Amazon SageMaker HyperPod propose désormais des plans d’entraînement flexibles
Amazon SageMaker HyperPod annonce des plans d’entraînement flexibles, une nouvelle fonctionnalité qui vous permet d’entraîner des modèles d'IA générative en respectant vos délais et votre budget. Bénéficiez de calendriers d’entraînement de modèle prévisibles et exécutez des charges de travail d’entraînement dans les limites de votre budget, tout en continuant à bénéficier des fonctionnalités de SageMaker HyperPod, telles que la résilience, l’entraînement distribué optimisé pour les performances, ainsi qu'une observabilité et une surveillance améliorées.
En quelques étapes rapides, vous pouvez spécifier vos instances de calcul préférées, la quantité de ressources de calcul souhaitée, la durée de votre charge de travail et votre date de début préférée pour l'entraînement de votre modèle d'IA générative. SageMaker vous aide ensuite à créer les plans d’entraînement les plus rentables, réduisant ainsi de plusieurs semaines le temps nécessaire à l’entraînement de votre modèle. Une fois que vous avez créé et acheté vos plans d’entraînement, SageMaker alloue automatiquement l'infrastructure et exécute les charges de travail d’entraînement sur ces ressources de calcul sans aucune intervention manuelle. SageMaker se charge également de suspendre et de reprendre automatiquement l'entraînement entre les interruptions de disponibilité de calcul lorsque le plan passe d'un bloc de capacité à un autre. Si vous souhaitez vous débarrasser de toutes les tâches fastidieuses liées à la gestion de l'infrastructure, vous pouvez également créer et exécuter des plans d’entraînement à l'aide des tâches d’entraînement entièrement gérées par SageMaker.
Les plans d’entraînement flexibles de SageMaker HyperPod sont disponibles dans les régions AWS suivantes : USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio) et USA Ouest (Oregon). Pour en savoir plus, consultez SageMaker HyperPod, la documentation et le blog d’annonces.