新しい Amazon SageMaker AI MCP サーバーで Amazon SageMaker HyperPod クラスターの管理が可能に
Amazon SageMaker AI MCP サーバーは、HyperPod クラスターのセットアップと管理に役立つツールをサポートするようになりました。Amazon SageMaker HyperPod は、トレーニング、ファインチューニング、AI アクセラレーターのクラスター全体へのデプロイなどのモデル開発タスクを迅速にスケールすることで、生成 AI モデルの構築に伴う差別化につながらない負荷の高い作業を排除します。SageMaker AI MCP サーバーでは、AI コーディングアシスタントがモデルのトレーニングとデプロイのための AI/機械学習クラスターのプロビジョニングと操作を行うことができるようになりました。
AWS の MCP サーバーは、AI コードアシスタントがさまざまな AWS サービスのコンテキストをリアルタイムで理解できるようにすることで、AI 支援アプリケーション開発を強化するための標準インターフェイスを提供します。SageMaker AI MCP サーバーには、初期設定から継続的な管理まで、お好みの AI アシスタントを使用してエンドツーエンドで AI/機械学習クラスター運用を合理化するツールが付属しています。これにより、AI エージェントは、ネットワーク、ストレージ、コンピューティングリソースを最適化する CloudFormation テンプレートを利用して、Amazon EKS または Slurm によってオーケストレーションされる前提条件を満たした HyperPod クラスターを確実にセットアップできます。この MCP サーバーを介して作成されたクラスターは、高性能の分散型トレーニングおよび推論ワークロード向けに完全に最適化されており、ベストプラクティスアーキテクチャを活用してスループットを最大化し、大規模環境でのレイテンシーを最小限に抑えます。さらに、スケール操作、ソフトウェアパッチの適用、さまざまなメンテナンスタスクの実行など、クラスターとノードを管理するための包括的なツールを提供します。AWS API MCP サーバー、AWS Knowledge MCP サーバー、Amazon EKS MCP サーバーと組み合わせて使用すると、すべての SageMaker HyperPod API を完全にカバーでき、クラスターノードにアクセスできなくなった原因の診断など、一般的な問題を効果的にトラブルシューティングできます。これらのツールはクラスター管理者の日常業務を合理化します。データサイエンティストにとっては、インフラストラクチャの専門知識を必要とせずに大規模な AI/機械学習クラスターをセットアップできるため、最も重要であるモデルのトレーニングとデプロイに集中できます。
SageMaker HyperPod が利用可能なすべてのリージョンで SageMaker AI MCP サーバーを通じて AI/機械学習クラスターを管理できます。使用を開始するには、AWS MCP サーバーのドキュメントをご覧ください。