Amazon SageMaker AI artık eğitim ve işleme işleri için bulut sunucusu tercih listelerini destekliyor
Bugün Amazon SageMaker AI, eğitim ve işleme işleri için bulut sunucusu tercih listelerini duyurarak iş yükleriniz için işlem kapasitesini bulmayı daha kolay ve daha hızlı hale getiriyor. Çoğu yapay zeka eğitimi, ince ayar ve veri işleme iş yükü birden fazla bulut sunucusu tür veya boyutlarından birinde iyi derecede çalışır. Ancak, bugüne kadar iş gönderimi sırasında yalnızca bir tane bulut sunucusu türü belirtip, SageMaker'ın onu işiniz için bulmasını beklemeniz gerekiyordu. Yoğun dönemlerde bekleme sürelerinin tahmin edilemez olduğu yüksek talep alan GPU'larda, ilk kullanılabilir seçeneği bulmak için müşteriler bazen karmaşık yeniden deneme mantıkları oluştururlardı veya farklı bulut sunucusu türleriyle aynı zamanda birden fazla iş gönderirlerdi. Artık iş yükünüzün kabul ettiği bulut sunucularının öncelikli bir listesini SageMaker'a sağladığınızda, otomatik olarak işi tercihleriniz içindeki ilk kullanılabilir yapılandırmada çalıştırır. Bu çözüm sayesinde eğitim veya işleme işiniz muhtemelen daha erken başlayacaktır.
Bu özelliği kullanmak için eğitim veya işleme işini gönderirken bulut sunucusu türünüzü ve sayım tercihlerinizi öncelik sırasına göre belirtin. Örneğin, listeniz iki ml.g6.48xlarge bulut sunucusu veya dört ml.g5.48xlarge bulut sunucusu seçeneği içerebilir. SageMaker liste üzerinden çalışır ve kapasitenin kullanılabilir olduğu ilk yapılandırmada işinizi başlatır. İsteğe bağlı kaynaklardan veya rezerve edilmiş SageMaker Esnek Eğitim Planları'nızdan kapasite kaynaklarını aynı iş gönderimi dahilinde yapılandırabilirsiniz. Bu özellik, yüksek talep dönemlerinde işleriniz için bilgi işlem alma sürecini basitleştirir ve kullandığınız SageMaker eğitim ve işleme işi API'lerinde normalde yapacağınız farklılaşmamış manuel yeniden denemeyi azaltır.
SageMaker eğitim ve işleme işleri için bulut sunucusu tercih listeleri, bugün SageMaker'ın SageMaker CLI'leri, API'leri, SDK'leri ve Konsol kullanıcı arabirimi aracılığıyla kullanılabildiği tüm AWS Bölgelerinde mevcuttur. Daha fazla bilgi edinmek için belgelerimize veya lansman blogumuza bakın.