Ускорено обучение чрез разпределени изчисления
В основата си, SageMaker HyperPod е проектиран да ускори драстично обучението на модели за машинно обучение. Той постига това, като интелигентно разпределя и паралелизира изчислителните натоварвания в обширна мрежа от мощни процесори. Тези процесори могат да включват собствените чипове Trainium на AWS, специално проектирани за машинно обучение, или високопроизводителни графични процесори (GPU). Този разпределен подход намалява времето за обучение, позволявайки на организациите да итерират по-бързо и да пускат своите AI иновации на пазара по-рано.
Но HyperPod е нещо повече от сурова скорост. Той включва интелигентен слой на устойчивост. Системата непрекъснато наблюдава основната инфраструктура, бдително следейки за всякакви признаци на проблеми. Когато бъде открит проблем, HyperPod автоматично инициира процедури за ремонт. Важно е, че по време на този процес на ремонт работата ви се запазва автоматично, осигурявайки безпроблемно възобновяване на обучението, след като проблемът бъде разрешен. Тази вградена толерантност към грешки минимизира времето на престой и защитава ценния напредък в обучението. Не е изненада, че значително мнозинство от клиентите на SageMaker AI са възприели HyperPod за най-взискателните си натоварвания за обучение.
Проектиран за нуждите на съвременния AI
Съвременните AI натоварвания се характеризират със своята сложност и мащаб. SageMaker HyperPod е специално създаден, за да посрещне тези предизвикателства директно. Той осигурява постоянна и високо оптимизирана клъстерна среда, специално пригодена за разпределено обучение. Това означава, че инфраструктурата е винаги налична и готова да се справи с интензивните изчисления, необходими за обучение на големи, сложни модели. Това не само предоставя решение за обучение в облачен мащаб, но също така предлага атрактивна цена-производителност, правейки усъвършенстваната разработка на AI по-достъпна.
Освен обучението, HyperPod също така ускорява извода (inference) – процесът на използване на обучен модел за правене на прогнози за нови данни. Това е от решаващо значение за внедряването на приложения, задвижвани от AI, които могат да реагират в реално време на заявки на потребители или променящи се условия. Чрез оптимизиране както на обучението, така и на извода, HyperPod предоставя цялостно решение за целия жизнен цикъл на AI.
Въздействие в реалния свят: От стартиращи фирми до предприятия
Въздействието на SageMaker HyperPod е очевидно в целия AI пейзаж. Водещи стартиращи фирми, като Writer, Luma AI и Perplexity, използват HyperPod, за да ускорят своите цикли на разработка на модели. Тези гъвкави компании използват HyperPod, за да разширят границите на възможното с AI, създавайки иновативни продукти и услуги, които трансформират съответните им индустрии.
Но не само стартиращите фирми се възползват. Големи предприятия, включително Thomson Reuters и Salesforce, също използват силата на HyperPod. Тези големи организации използват HyperPod, за да се справят със сложни AI предизвикателства в мащаб, стимулирайки иновациите и ефективността в своите операции.
Дори самата Amazon е използвала SageMaker HyperPod, за да обучи новите си модели Amazon Nova. Това вътрешно приемане демонстрира силата и гъвкавостта на платформата. Използвайки HyperPod, Amazon успя значително да намали разходите за обучение, да подобри производителността на инфраструктурата и да спести месеци ръчен труд, които иначе биха били изразходвани за настройка на клъстери и управление на процеси от край до край.
Непрекъснати иновации: Развитие с AI пейзажа
SageMaker HyperPod не е статичен продукт; това е постоянно развиваща се платформа. AWS продължава да въвежда нови иновации, които правят още по-лесно, по-бързо и по-рентабилно за клиентите да изграждат, обучават и внедряват AI модели в мащаб. Този ангажимент за непрекъснато усъвършенстване гарантира, че HyperPod остава в челните редици на AI инфраструктурната технология.
Дълбок контрол и гъвкавост на инфраструктурата
SageMaker HyperPod предлага постоянни клъстери със забележително ниво на контрол на инфраструктурата. Разработчиците могат сигурно да се свързват с инстанции на Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) чрез SSH. Това осигурява директен достъп до основната инфраструктура, позволявайки усъвършенствано обучение на модели, управление на инфраструктурата и отстраняване на грешки. Това ниво на контрол е от съществено значение за изследователите и инженерите, които трябва да прецизират своите модели и да оптимизират своите процеси на обучение.
За да се максимизира наличността, HyperPod поддържа набор от специализирани и резервни инстанции. Това се прави без допълнителни разходи за потребителя. Резервните инстанции се поддържат в режим на готовност, готови да бъдат разгърнати в случай на повреда на възел. Това минимизира времето на престой по време на критични смени на възли, гарантирайки, че обучението може да продължи непрекъснато.
Потребителите имат гъвкавостта да избират предпочитаните от тях инструменти за оркестрация. Те могат да използват познати инструменти като Slurm или Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), заедно с библиотеките, изградени върху тези инструменти. Това позволява гъвкаво планиране на задачи и споделяне на изчислителни ресурси, позволявайки на потребителите да приспособят своята инфраструктура към техните специфични нужди.
Интеграцията на SageMaker HyperPod клъстери със Slurm също позволява използването на Enroot и Pyxis на NVIDIA. Тези инструменти осигуряват ефективно планиране на контейнери в производителни, непривилегировани пясъчници (sandboxes). Това повишава сигурността и изолацията, като същевременно подобрява използването на ресурсите.
Основната операционна система и софтуерен стек са базирани на Deep Learning AMI. Този AMI идва предварително конфигуриран с NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN и най-новите версии на PyTorch и TensorFlow. Това елиминира необходимостта от ръчна настройка и конфигурация, спестявайки на потребителите ценно време и усилия.
SageMaker HyperPod също е интегриран с Amazon SageMaker AI distributed training libraries. Тези библиотеки са оптимизирани за AWS инфраструктура, позволявайки автоматично разпределение на натоварването между хиляди ускорители. Това позволява ефективно паралелно обучение, драстично намалявайки времето за обучение за големи модели.
Вградени ML инструменти за подобрена производителност
SageMaker HyperPod надхвърля предоставянето на сурова инфраструктура; той също така включва вградени ML инструменти за подобряване на производителността на модела. Например, Amazon SageMaker с TensorBoard помага за визуализиране на архитектурата на модела и за справяне с проблеми с конвергенцията. Това позволява на изследователите и инженерите да придобият по-задълбочено разбиране на своите модели и да идентифицират потенциални области за подобрение.
Интеграцията с инструменти за наблюдение като Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus и Amazon Managed Grafana предлага по-задълбочена представа за производителността, здравето и използването на клъстера. Това рационализира времето за разработка, като предоставя мониторинг и сигнализиране в реално време, позволявайки на потребителите бързо да идентифицират и адресират всички проблеми, които могат да възникнат.
Персонализиране и адаптивност: Приспособяване към специфични нужди
SageMaker HyperPod позволява на потребителите да внедряват персонализирани библиотеки и рамки. Това позволява услугата да бъде приспособена към специфичните нужди на AI проекта. Това ниво на персонализация е от съществено значение в бързо развиващия се AI пейзаж, където иновациите често изискват експериментиране с авангардни техники и технологии. Адаптивността на SageMaker HyperPod означава, че предприятията не са ограничени от ограниченията на инфраструктурата, насърчавайки креативността и технологичния напредък.
Управление на задачи и оптимизация на ресурсите
Едно от ключовите предизвикателства в разработката на AI е ефективното управление на изчислителните ресурси. SageMaker HyperPod се справя с тези предизвикателства със своите възможности за управление на задачи. Тези възможности позволяват на потребителите да максимизират използването на ускорителя за обучение на модели, фина настройка и извод (inference).
Само с няколко кликвания потребителите могат да дефинират приоритети на задачите и да задават ограничения за използването на изчислителни ресурси за екипите. Веднъж конфигуриран, SageMaker HyperPod автоматично управлява опашката от задачи, като се уверява, че най-критичната работа получава необходимите ресурси. Това намаляване на оперативните разходи позволява на организациите да пренасочат ценни човешки ресурси към по-иновативни и стратегически инициативи. Това може да намали разходите за разработка на модели с до 40%.
Например, ако задача за извод (inference), захранваща услуга, насочена към клиента, изисква спешен изчислителен капацитет, но всички ресурси в момента се използват, SageMaker HyperPod може да преразпредели недостатъчно използвани или неспешни ресурси, за да приоритизира критичната задача. Неспешните задачи се поставят автоматично на пауза, контролните точки се запазват, за да се запази напредъкът, и тези задачи се възобновяват безпроблемно, когато ресурсите станат налични. Това гарантира, че потребителите максимизират своите изчислителни инвестиции, без да компрометират текущата работа.
Това позволява на организациите да пускат на пазара нови генеративни AI иновации по-бързо.
Интелигентно управление на ресурсите: Промяна на парадигмата
SageMaker HyperPod представлява промяна на парадигмата в AI инфраструктурата. Той се премества отвъд традиционния акцент върху суровата изчислителна мощност, за да се съсредоточи върху интелигентното и адаптивно управление на ресурсите. Чрез приоритизиране на оптимизираното разпределение на ресурсите, SageMaker HyperPod минимизира загубите, максимизира ефективността и ускорява иновациите – всичко това, докато намалява разходите. Това прави разработката на AI по-достъпна и мащабируема за организации от всякакъв размер.
Подбрани рецепти за обучение на модели
SageMaker HyperPod вече предлага над 30 подбрани рецепти за обучение на модели за някои от най-популярните модели днес, включително DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral и Mixtral. Тези рецепти позволяват на потребителите да започнат работа за минути, като автоматизират ключови стъпки като зареждане на набори от данни за обучение, прилагане на техники за разпределено обучение и конфигуриране на системи за контролни точки и възстановяване от повреди в инфраструктурата. Това дава възможност на потребителите от всички нива на умения да постигнат по-добра цена-производителност за обучение на модели на AWS инфраструктура от самото начало, елиминирайки седмици ръчна оценка и тестване.
С проста промяна от един ред потребителите могат безпроблемно да превключват между GPU или AWS Trainium базирани инстанции, за да оптимизират допълнително цената-производителност.
Тези рецепти позволяват на изследователите да провеждат бързо прототипиране при персонализиране на Foundation Models.
Интеграция с Amazon EKS
Чрез стартиране на SageMaker HyperPod на Amazon EKS, организациите могат да използват разширените функции за планиране и оркестрация на Kubernetes, за да динамично осигуряват и управляват изчислителни ресурси за AI/ML натоварвания. Това осигурява оптимално използване на ресурсите и мащабируемост.
Тази интеграция също така подобрява толерантността към грешки и високата наличност. С възможности за самовъзстановяване, HyperPod автоматично заменя неуспешните възли, поддържайки непрекъснатостта на натоварването. Автоматизираният мониторинг на здравето на GPU и безпроблемната подмяна на възли осигуряват надеждно изпълнение на AI/ML натоварвания с минимално време на престой, дори по време на хардуерни повреди.
Освен това, стартирането на SageMaker HyperPod на Amazon EKS позволява ефективна изолация и споделяне на ресурси, използвайки Kubernetes namespaces и ресурсни квоти. Организациите могат да изолират различни AI/ML натоварвания или екипи, като същевременно максимизират използването на ресурсите в клъстера.
Гъвкави планове за обучение
AWS въвежда гъвкави планове за обучение за SageMaker HyperPod.
Само с няколко кликвания потребителите могат да посочат желаната дата на завършване и максималното количество изчислителни ресурси, от които се нуждаят. След това SageMaker HyperPod помага за придобиване на капацитет и настройва клъстери, спестявайки на екипите седмици време за подготовка. Това елиминира голяма част от несигурността, с която се сблъскват клиентите, когато придобиват големи изчислителни клъстери за задачи за разработка на модели.
Плановете за обучение на SageMaker HyperPod вече са налични в множество AWS региони и поддържат различни типове инстанции.
Поглед напред: Бъдещето на SageMaker HyperPod
Еволюцията на SageMaker HyperPod е неразривно свързана с напредъка в самия AI. Няколко ключови области оформят бъдещето на тази платформа:
Следващо поколение AI ускорители: Ключова област на фокус е интегрирането на следващо поколение AI ускорители като очакваното издание на AWS Trainium2. Тези усъвършенствани ускорители обещават несравнима изчислителна производителност, предлагайки значително по-добра цена-производителност от текущото поколение GPU-базирани EC2 инстанции. Това ще бъде от решаващо значение за приложения в реално време и обработка на огромни набори от данни едновременно. Безпроблемната интеграция на ускорителя със SageMaker HyperPod позволява на предприятията да използват авангардни хардуерни постижения, стимулирайки AI инициативите напред.
Мащабируеми решения за извод (Inference): Друг ключов аспект е, че SageMaker HyperPod, чрез своята интеграция с Amazon EKS, позволява мащабируеми решения за извод (inference). Тъй като изискванията за обработка на данни в реално време и вземане на решения нарастват, архитектурата на SageMaker HyperPod ефективно се справя с тези изисквания. Тази способност е от съществено значение в сектори като здравеопазване, финанси и автономни системи, където навременните, точни AI изводи са критични. Предлагането на мащабируем извод (inference) позволява внедряване на високопроизводителни AI модели при различни натоварвания, повишавайки оперативната ефективност.
Интегрирани инфраструктури за обучение и извод (Inference): Освен това, интегрирането на инфраструктури за обучение и извод (inference) представлява значителен напредък, рационализирайки жизнения цикъл на AI от разработката до внедряването и осигурявайки оптимално използване на ресурсите през цялото време. Преодоляването на тази празнина улеснява сплотения, ефективен работен процес, намалявайки сложността на прехода от разработка към приложения в реалния свят. Тази холистична интеграция поддържа непрекъснато обучение и адаптация, което е ключово за следващото поколение, саморазвиващи се AI модели.
Ангажираност на общността и технологии с отворен код: SageMaker HyperPod използва установени технологии с отворен код, включително MLflow интеграция чрез SageMaker, оркестрация на контейнери чрез Amazon EKS и Slurm управление на натоварването, предоставяйки на потребителите познати и доказани инструменти за техните ML работни процеси. Чрез ангажиране на глобалната AI общност и насърчаване на споделянето на знания, SageMaker HyperPod непрекъснато се развива, включвайки най-новите постижения в изследванията. Този съвместен подход помага на SageMaker HyperPod да остане в челните редици на AI технологията.
SageMaker HyperPod предлага решение, което дава възможност на организациите да отключат пълния потенциал на AI технологиите. Със своето интелигентно управление на ресурсите, гъвкавост, мащабируемост и дизайн, SageMaker HyperPod позволява на предприятията да ускорят иновациите, да намалят оперативните разходи и да останат пред кривата в бързо развиващия се AI пейзаж.
SageMaker HyperPod предоставя здрава и гъвкава основа за организациите да разширят границите на възможното в AI.
Тъй като AI продължава да прекроява индустриите и да предефинира възможното, SageMaker HyperPod стои в челните редици, позволявайки на организациите да се ориентират в сложността на AI натоварванията с гъвкавост, ефективност и иновации.