Lancement des recettes d’Amazon SageMaker HyperPod
Les recettes d’Amazon SageMaker HyperPod vous permettent de commencer à entraîner et optimiser les modèles de fondation (FM) accessibles au public en quelques minutes grâce à des performances de pointe. SageMaker HyperPod aide les clients à mettre à l’échelle le développement de modèles d'IA générative pour des centaines ou des milliers d'accélérateurs d'IA dotés d'une résilience intégrée et d'une optimisation des performances, réduisant ainsi le temps d’entraînement des modèles jusqu'à 40 %. Cependant, alors que la taille des modèles de fondation (FM) continue d'atteindre des centaines de milliards de paramètres, le processus de personnalisation de ces modèles peut prendre des semaines d'expérimentation et de débogage approfondis. En outre, il est souvent impossible pour les clients d’optimiser l’entraînement pour offrir de meilleurs prix, car ils ont souvent besoin d'une expertise approfondie en matière de machine learning, ce qui peut causer de nouveaux retards dans les délais de mise sur le marché.
Grâce aux recettes de SageMaker HyperPod, les clients de tous niveaux peuvent bénéficier de performances de pointe tout en commençant rapidement à entraîner et optimiser les modèles de fondation (FM) les plus populaires disponibles au public, notamment Llama 3.1 405B, Mixtral 8x22B et Mistral 7B. Les recettes de SageMaker HyperPod incluent une pile d’entraînement testée par AWS, éliminant ainsi des semaines de travail fastidieux à expérimenter différentes configurations de modèles. Vous pouvez également basculer rapidement entre les instances basées sur GPU et les instances basées sur AWS Trainium en modifiant la recette en une seule ligne et activer le point de contrôle automatique des modèles pour améliorer la résilience de l’entraînement. Enfin, vous pouvez exécuter des charges de travail en production sur le service d’entraînement d’IA SageMaker de votre choix.
Les recettes de SageMaker HyperPod sont disponibles dans toutes les régions AWS où les tâches d’entraînement de SageMaker HyperPod et SageMaker sont prises en charge. Pour en savoir plus et commencer, consultez la page et le blog de SageMaker HyperPod.