Amazon SageMaker HyperPod artık yapay zeka geliştirmeyi hızlandırmak için IDE ve not defterleri çalıştırmayı destekliyor
Amazon SageMaker HyperPod artık IDE'leri ve Not Defterleri'ni destekleyerek yapay zeka geliştiricilerinin JupyterLab ve Code Editor'u çalıştırmasına veya etkileşimli yapay zeka iş yüklerini doğrudan HyperPod kümelerinde çalıştırmak için yerel IDE'lere bağlanmasına olanak tanır.
Sürüm, yapay zeka geliştiricilerinin IDE'leri ve not defterlerini eğitim ve çıkarım için kullanılan aynı kalıcı HyperPod EKS kümelerinde çalıştırmasına olanak tanır. Geliştiriciler, HyperPod CLI gibi tanıdık araçlarla HyperPod'un ölçeklenebilir GPU kapasitesinden yararlanırken, FSx ve EFS gibi bağlı dosya sistemleri aracılığıyla IDE'ler ve eğitim işleri arasında veri paylaşabilir. Çözüm, HyperPod'da Çoklu Bulut Sunucusu GPU'su (MIG) desteğinden yararlanarak aynı GPU bulut sunucusunda ve tek bir GPU'da birden fazla IDE çalıştırmayı destekler.
Yöneticiler, HyperPod Görev Yönetişimi'ni kullanarak IDE'ler, eğitim ve çıkarım iş yükleri arasında birleşik yönetişim yoluyla CPU/GPU yatırımlarını en üst düzeye çıkarabilir. HyperPod Gözlemlenebilirliği, yöneticilerin küme kullanımını optimize etmelerine ve maliyetleri etkin bir şekilde yönetmelerine olanak tanıyan CPU, GPU ve bellek tüketimi ölçümleri dahil olmak üzere kapsamlı kullanım ölçümleri sağlar.
Bu özellik, Çin ve GovCloud (ABD) bölgeleri hariç olmak üzere Amazon SageMaker HyperPod'un şu anda kullanılabildiği tüm AWS bölgelerinde kullanılabilir. Daha fazla bilgi için belgelerimizi ziyaret edin.