Amazon SageMaker HyperPod offre ora piani di addestramento flessibili
Amazon SageMaker HyperPod annuncia piani di addestramento flessibili, una nuova funzionalità che consente di addestrare modelli di IA generativa rispettando le tempistiche e i budget. Ottieni tempistiche prevedibili per l'addestramento dei modelli ed esegui carichi di lavoro di addestramento entro i requisiti di budget, continuando a beneficiare delle funzionalità di SageMaker HyperPod come la resilienza, l'addestramento distribuito ottimizzato per le prestazioni e l'osservabilità e il monitoraggio potenziati.
In pochi passaggi rapidi, puoi specificare le istanze di calcolo preferite, la quantità desiderata di risorse di calcolo, la durata del carico di lavoro e la data di inizio preferita per l'addestramento dei modelli di IA generativa. SageMaker ti aiuta quindi a creare i piani di formazione più efficienti in termini di costi, riducendo i tempi di addestramento del tuo modello di settimane. Una volta creati e acquistati i piani di formazione, SageMaker esegue automaticamente il provisioning dell'infrastruttura ed esegue i carichi di lavoro di addestramento su queste risorse di calcolo senza richiedere alcun intervento manuale. SageMaker si occupa inoltre automaticamente della pausa e della ripresa dell'addestramento tra le lacune nella disponibilità del computer, man mano che il piano passa da un blocco di capacità all'altro. Se desideri eliminare tutto il carico di gestione dell'infrastruttura, puoi anche creare ed eseguire piani di addestramento utilizzando i processi di addestramento completamente gestiti di SageMaker.
I piani di addestramento flessibili di SageMaker HyperPod sono disponibili nelle regioni AWS degli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti orientali (Ohio) e Stati Uniti occidentali (Oregon). Per saperne di più, visita: SageMaker HyperPod, la documentazione, e il blog di annuncio.