Amazon SageMaker 推出受管 Spot 訓練，可節省高達 90% 的機器學習訓練成本

Amazon SageMaker 現在支援新的全受管選項，稱為受管 Spot 訓練，可使用 Amazon EC2 Spot 執行個體訓練機器學習模型。Spot 執行個體可讓您利用 AWS 雲端中的未使用運算容量，藉此優化機器學習模型的訓練成本，相較於隨需執行個體可省下高達 90% 的費用。

Amazon SageMaker 代您管理 Spot 執行個體，因此您不需要持續確認容量。無須建立額外工具，因為 Amazon SageMaker 可讓您的訓練任務在 Spot 容量可用時可靠地執行。在 SageMaker、SageMaker 內建演算法和自訂建立模型中使用熱門 ML 架構建立訓練模型時，可使用受管 Spot 訓練選項。您還可以使用受管 Spot 訓練自動模型調校，調整您的機器學習模型。

受管 Spot 訓練可支援 Amazon SageMaker 中所有可用的執行個體類型，且在提供 Amazon SageMaker 的所有 AWS 區域都可使用。如需詳細資訊，請參考 AWS 文件，也可在部落格文章進一步了解。