Amazon SageMaker HyperPod agora oferece suporte a AMIs (Imagens de Máquina da Amazon) personalizadas
O Amazon SageMaker HyperPod agora oferece suporte a AMIs personalizadas, permitindo que os clientes implantem clusters com ambientes pré-configurados e com segurança reforçada que atendem aos seus requisitos organizacionais específicos. Os clientes que implantam workloads de IA/ML no HyperPod precisam de ambientes personalizados que atendam aos rígidos requisitos operacionais, de segurança e conformidade, mantendo tempos de inicialização rápidos do cluster, mas geralmente enfrentam scripts complexos de configuração do ciclo de vida que retardam a implantação e criam inconsistências nos nós do cluster.
Esse recurso permite que os clientes se baseiem nas AMIs básicas otimizadas para performance do HyperPod e, ao mesmo tempo, incorporem agentes de segurança personalizados, ferramentas de conformidade, bibliotecas proprietárias e drivers especializados diretamente na imagem, oferecendo tempos de inicialização mais rápidos, maior confiabilidade e maior conformidade de segurança. As equipes de segurança podem incorporar políticas organizacionais diretamente em imagens básicas, permitindo que as equipes de IA/ML usem ambientes pré-aprovados que aceleram o tempo de treinamento e, ao mesmo tempo, atendem aos padrões de segurança empresarial. Você pode especificar AMIs personalizadas ao criar novos clusters do HyperPod usando a API CreateCluster, adicionando grupos de instâncias com a API UpdateCluster ou corrigindo clusters existentes com a API UpdateClusterSoftware. As AMIs personalizadas devem ser criadas usando as AMIs básicas públicas do HyperPod para manter a compatibilidade com bibliotecas de treinamento distribuídas e recursos de gerenciamento de clusters.
Esse atributo está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o Amazon SageMaker HyperPod é oferecido. Para saber mais sobre o suporte a AMIs personalizadas, consulte o Guia do usuário do Amazon SageMaker HyperPod.