Amazon SageMaker HyperPod, 사용자 지정 Amazon Machine Image(AMI) 지원
이제 Amazon SageMaker HyperPod가 사용자 지정 AMI를 지원하여, 고객이 조직의 특정 요구 사항을 충족하는 사전 구성되고 보안이 강화된 환경으로 클러스터를 배포할 수 있도록 합니다. HyperPod에 AI/ML 워크로드를 배포하는 고객은 엄격한 보안, 규정 준수, 운영 요구 사항을 충족하면서 빠른 클러스터 시작 시간을 유지할 수 있는 맞춤형 환경이 필요합니다. 그러나 기존에는 복잡한 수명 주기 구성 스크립트 때문에 배포 속도가 느려지고 클러스터 노드 간 일관성이 저하되는 어려움이 있었습니다.
이제 고객은 HyperPod의 성능 최적화된 기본 AMI를 기반으로 보안 에이전트, 규정 준수 도구, 독점 라이브러리, 특수 드라이버 등을 직접 이미지에 통합할 수 있어, 더 빠른 시작 시간, 향상된 신뢰성, 강화된 보안 규정 준수를 실현할 수 있습니다. 보안 팀은 조직의 정책을 기본 이미지에 직접 포함할 수 있으며, 이를 통해 AI/ML 팀은 사전 승인된 환경을 사용하여 엔터프라이즈 보안 표준을 충족하면서 훈련 시간을 단축할 수 있습니다. CreateCluster API를 사용하여 새 HyperPod 클러스터를 생성하거나, UpdateCluster API를 사용하여 인스턴스 그룹을 추가하거나, UpdateClusterSoftware API를 사용하여 기존 클러스터에 패치를 적용할 때 사용자 지정 AMI를 지정할 수 있습니다. 분산 훈련 라이브러리 및 클러스터 관리 기능과의 호환성을 유지하려면 HyperPod의 공개 기반 AMI를 사용하여 사용자 지정 AMI를 구축해야 합니다.
이 기능은 Amazon SageMaker HyperPod가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 AMI 지원에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker HyperPod 사용 설명서에서 확인하세요.