Amazon SageMaker HyperPod теперь предоставляет гибкие планы обучения
Amazon SageMaker HyperPod анонсирует гибкие планы обучения – новую возможность, позволяющую обучать модели генеративного искусственного интеллекта в установленный срок, не выходя за рамки доступного бюджета. Обеспечьте предсказуемые сроки обучения моделей и запускайте рабочие нагрузки обучения в рамках своего бюджета, продолжая при этом пользоваться такими возможностями SageMaker HyperPod, как отказоустойчивость, распределенное обучение с оптимизацией производительности, улучшенная наблюдаемость и мониторинг.
Выполнив всего несколько простых действий, вы сможете указать предпочтительные вычислительные инстансы, желаемый объем вычислительных ресурсов, продолжительность рабочей нагрузки и предпочтительную дату начала обучения модели генеративного искусственного интеллекта. Затем SageMaker поможет вам составить максимально экономичные планы обучения, сократив время обучения модели на несколько недель. Как только вы создадите и приобретете учебные планы, SageMaker автоматически подготовит инфраструктуру и запустит рабочие нагрузки обучения на этих вычислительных ресурсах, не требуя выполнения каких-либо действий вручную. SageMaker также автоматически приостанавливает обучение на период недоступности вычислительных ресурсов при переходе от одного блока емкости к другому. Если вы хотите избавиться от хлопот, связанных с управлением инфраструктурой, можно также создавать и запускать учебные планы, используя полностью управляемые учебные задания SageMaker.
Гибкие учебные планы SageMaker HyperPod доступны в следующих регионах AWS: Восток США (Северная Вирджиния, Огайо) и Запад США (Орегон). Дополнительные сведения см. на странице SageMaker HyperPod, в документации и анонсе из блога.