Amazon SageMaker HyperPod artık özel AMI'leri (Amazon Makine Görüntüleri) destekliyor
Amazon SageMaker HyperPod artık özel AMI'leri destekleyerek müşterilerin belirli kurumsal gereksinimlerini karşılayan önceden yapılandırılmış, güvenlik açısından güçlendirilmiş ortamlara sahip kümeleri dağıtmalarına olanak tanır. HyperPod'da Yapay Zeka/Makine Öğrenimi iş yüklerini dağıtan müşteriler, bir yandan hızlı küme başlatma sürelerini korurken diğer yandan sıkı güvenlik, uyumluluk ve operasyonel gereksinimleri karşılayan özelleştirilmiş ortamlara ihtiyaç duyarlar, ancak genellikle dağıtımı yavaşlatan ve küme düğümleri arasında tutarsızlıklar yaratan karmaşık yaşam döngüsü yapılandırma komut dosyalarıyla mücadele ederler.
Bu özellik, müşterilerin HyperPod'un performans için optimize edilmiş temel AMI'lerini geliştirmelerine olanak sağlarken özelleştirilmiş güvenlik aracılarını, uyumluluk araçlarını, tescilli kitaplıkları ve özel sürücüleri doğrudan görüntüye dahil ederek daha hızlı başlatma süreleri, iyileştirilmiş güvenilirlik ve gelişmiş güvenlik uyumluluğu sağlar. Güvenlik ekipleri kuruluş ilkelerini doğrudan temel görüntülere yerleştirebilir ve Yapay Zeka/Makine Öğrenimi ekiplerinin kurumsal güvenlik standartlarını karşılarken eğitim süresini hızlandıran önceden onaylanmış ortamları kullanmasına olanak tanır. CreateCluster API'sini kullanarak yeni HyperPod kümeleri oluştururken, UpdateCluster API ile bulut sunucusu grupları eklerken veya UpdateClusterSoftware API ile mevcut kümeleri yamalarken özel AMI'ler belirleyebilirsiniz. Özel AMI'ler, dağıtılmış eğitim kitaplıkları ve küme yönetimi yetenekleriyle uyumluluğu korumak için HyperPod'un genel temel AMI'leri kullanılarak oluşturulmalıdır.
Bu özellik, Amazon SageMaker HyperPod'un desteklendiği tüm AWS Bölgelerinde kullanılabilir. Özel AMI desteği hakkında daha fazla bilgi edinmek için Amazon SageMaker HyperPod Kullanıcı Kılavuzu'na bakın.