🎯文章摘要
AWS 宣布 Amazon SageMaker HyperPod 現已支援 Amazon EKS,為模型訓練和部署提供更靈活的管理。此功能可提高 GPU 資源利用率,支援容器化應用管理和深度健康檢查,進而優化 AI 模型的訓練過程。
🕵️關鍵詞
#AmazonSageMaker #HyperPod #EKS #Kubernetes #AI訓練 #模型部署 #AWS #容器化 #機器學習
🍀原文出處
https://aws.amazon.com/tw/blogs/aws/amazon-sagemaker-hyperpod-introduces-amazon-eks-support/
📝原文內容擷取
功能介紹與重點整理
彈性資源調度
- 使用 Kubernetes 管理訓練工作負載,動態分配資源,優化訓練資源使用效率。
GPU 管理增強
- 增強 GPU 可觀察性,支援 CloudWatch Container Insights 進行監控,確保資源高效運行。
自動化與健康檢查
- 深度健康檢查功能可自動偵測故障並進行節點恢復,減少因系統故障造成的訓練中斷。
開放整合
- 無縫整合 Kubeflow 和 SageMaker MLflow 等工具,便於實驗管理及訓練結果追蹤,支持多樣的工作流配置。
實際應用
- 適合大規模深度學習模型訓練,可動態配置資源以支援高性能的 AI 訓練工作負載。
結論
Amazon SageMaker HyperPod 對 EKS 的支援為 AI 和機器學習領域帶來了更高的靈活性和效率。這項功能強化了資源管理,特別是在需要大規模 GPU 的深度學習應用中,幫助開發者更高效地管理和優化模型訓練過程。