Formation accélérée grâce à l’informatique distribuée
Au cœur de SageMaker HyperPod se trouve une conception visant à accélérer considérablement la formation des modèles d’apprentissage automatique. Il y parvient en distribuant et en parallélisant ingénieusement les charges de travail de calcul sur un vaste réseau de processeurs puissants. Ces processeurs peuvent inclure les puces Trainium d’AWS, spécialement conçues pour l’apprentissage automatique, ou des GPU hautes performances. Cette approche distribuée réduit les temps de formation, permettant aux organisations d’itérer plus rapidement et de mettre leurs innovations en IA sur le marché plus tôt.
Mais HyperPod est plus qu’une simple question de vitesse brute. Il intègre une couche intelligente de résilience. Le système surveille en permanence l’infrastructure sous-jacente, à l’affût de tout signe de problème. Lorsqu’un problème est détecté, HyperPod lance automatiquement des procédures de réparation. Fondamentalement, pendant ce processus de réparation, votre travail est automatiquement enregistré, assurant une reprise transparente de la formation une fois le problème résolu. Cette tolérance aux pannes intégrée minimise les temps d’arrêt et protège les progrès précieux de la formation. Il n’est pas surprenant qu’une majorité significative des clients de SageMaker AI aient adopté HyperPod pour leurs charges de travail de formation les plus exigeantes.
Conçu pour les exigences de l’IA moderne
Les charges de travail d’IA modernes se caractérisent par leur complexité et leur ampleur. SageMaker HyperPod est spécialement conçu pour relever ces défis de front. Il fournit un environnement de cluster persistant et hautement optimisé, spécialement adapté à la formation distribuée. Cela signifie que l’infrastructure est toujours disponible et prête à gérer les calculs intensifs requis pour la formation de modèles vastes et complexes. Non seulement cela fournit une solution pour la formation à l’échelle du cloud, mais cela offre également un rapport prix/performance attractif, rendant le développement avancé de l’IA plus accessible.
Au-delà de la formation, HyperPod accélère également l’inférence, le processus consistant à utiliser un modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Ceci est crucial pour le déploiement d’applications basées sur l’IA capables de répondre en temps réel aux demandes des utilisateurs ou aux conditions changeantes. En optimisant à la fois la formation et l’inférence, HyperPod fournit une solution complète pour l’ensemble du cycle de vie de l’IA.
Impact réel : des startups aux entreprises
L’impact de SageMaker HyperPod est évident dans le paysage de l’IA. Des startups de premier plan, telles que Writer, Luma AI et Perplexity, tirent parti d’HyperPod pour accélérer leurs cycles de développement de modèles. Ces entreprises agiles utilisent HyperPod pour repousser les limites de ce qui est possible avec l’IA, créant des produits et services innovants qui transforment leurs industries respectives.
Mais il n’y a pas que les startups qui en profitent. Les grandes entreprises, notamment Thomson Reuters et Salesforce, exploitent également la puissance d’HyperPod. Ces grandes organisations utilisent HyperPod pour relever des défis complexes d’IA à grande échelle, stimulant l’innovation et l’efficacité dans l’ensemble de leurs opérations.
Même Amazon a utilisé SageMaker HyperPod pour former ses nouveaux modèles Amazon Nova. Cette adoption interne démontre la puissance et la polyvalence de la plateforme. En utilisant HyperPod, Amazon a pu réduire considérablement les coûts de formation, améliorer les performances de l’infrastructure et économiser des mois d’efforts manuels qui auraient autrement été consacrés à la configuration du cluster et à la gestion des processus de bout en bout.
Innovation continue : évoluer avec le paysage de l’IA
SageMaker HyperPod n’est pas un produit statique ; c’est une plateforme en constante évolution. AWS continue d’introduire de nouvelles innovations qui rendent encore plus facile, plus rapide et plus rentable pour les clients de construire, former et déployer des modèles d’IA à grande échelle. Cet engagement envers l’amélioration continue garantit qu’HyperPod reste à la pointe de la technologie d’infrastructure d’IA.
Contrôle approfondi de l’infrastructure et flexibilité
SageMaker HyperPod offre des clusters persistants avec un niveau remarquable de contrôle de l’infrastructure. Les constructeurs peuvent se connecter en toute sécurité aux instances Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) à l’aide de SSH. Cela fournit un accès direct à l’infrastructure sous-jacente, permettant une formation avancée des modèles, la gestion de l’infrastructure et le débogage. Ce niveau de contrôle est essentiel pour les chercheurs et les ingénieurs qui ont besoin d’affiner leurs modèles et d’optimiser leurs processus de formation.
Pour maximiser la disponibilité, HyperPod maintient un pool d’instances dédiées et de rechange. Ceci est fait sans frais supplémentaires pour l’utilisateur. Les instances de rechange sont maintenues en veille, prêtes à être déployées en cas de défaillance d’un nœud. Cela minimise les temps d’arrêt lors des remplacements de nœuds critiques, garantissant que la formation peut se poursuivre sans interruption.
Les utilisateurs ont la possibilité de choisir leurs outils d’orchestration préférés. Ils peuvent utiliser des outils familiers comme Slurm ou Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), ainsi que les bibliothèques construites sur ces outils. Cela permet une planification flexible des tâches et un partage des ressources de calcul, permettant aux utilisateurs d’adapter leur infrastructure à leurs besoins spécifiques.
L’intégration des clusters SageMaker HyperPod avec Slurm permet également l’utilisation d’Enroot et de Pyxis de NVIDIA. Ces outils permettent une planification efficace des conteneurs dans des bacs à sable performants et non privilégiés. Cela améliore la sécurité et l’isolation, tout en améliorant l’utilisation des ressources.
Le système d’exploitation et la pile logicielle sous-jacents sont basés sur le Deep Learning AMI. Cette AMI est préconfigurée avec NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN et les dernières versions de PyTorch et TensorFlow. Cela élimine le besoin de configuration et de configuration manuelles, ce qui permet aux utilisateurs de gagner un temps précieux.
SageMaker HyperPod est également intégré aux bibliothèques de formation distribuée Amazon SageMaker AI. Ces bibliothèques sont optimisées pour l’infrastructure AWS, permettant une distribution automatique de la charge de travail sur des milliers d’accélérateurs. Cela permet une formation parallèle efficace, réduisant considérablement les temps de formation pour les grands modèles.
Outils ML intégrés pour des performances améliorées
SageMaker HyperPod va au-delà de la fourniture d’une infrastructure brute ; il comprend également des outils ML intégrés pour améliorer les performances du modèle. Par exemple, Amazon SageMaker avec TensorBoard aide à visualiser l’architecture du modèle et à résoudre les problèmes de convergence. Cela permet aux chercheurs et aux ingénieurs d’acquérir une compréhension plus approfondie de leurs modèles et d’identifier les domaines potentiels d’amélioration.
L’intégration avec des outils d’observabilité tels qu’Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus et Amazon Managed Grafana offre des informations plus approfondies sur les performances, la santé et l’utilisation du cluster. Cela rationalise le temps de développement en fournissant une surveillance et des alertes en temps réel, permettant aux utilisateurs d’identifier et de résoudre rapidement tout problème pouvant survenir.
Personnalisation et adaptabilité : adaptation aux besoins spécifiques
SageMaker HyperPod permet aux utilisateurs d’implémenter des bibliothèques et des frameworks personnalisés. Cela permet au service d’être adapté aux besoins spécifiques du projet d’IA. Ce niveau de personnalisation est essentiel dans le paysage de l’IA en évolution rapide, où l’innovation nécessite souvent d’expérimenter des techniques et des technologies de pointe. L’adaptabilité de SageMaker HyperPod signifie que les entreprises ne sont pas limitées par les contraintes d’infrastructure, favorisant la créativité et les avancées technologiques.
Gouvernance des tâches et optimisation des ressources
L’un des principaux défis du développement de l’IA est la gestion efficace des ressources de calcul. SageMaker HyperPod relève ces défis grâce à ses capacités de gouvernance des tâches. Ces capacités permettent aux utilisateurs de maximiser l’utilisation des accélérateurs pour la formation, le réglage fin et l’inférence des modèles.
En quelques clics, les utilisateurs peuvent définir les priorités des tâches et fixer des limites d’utilisation des ressources de calcul pour les équipes. Une fois configuré, SageMaker HyperPod gère automatiquement la file d’attente des tâches, en s’assurant que les travaux les plus critiques reçoivent les ressources nécessaires. Cette réduction des frais généraux opérationnels permet aux organisations de réaffecter des ressources humaines précieuses à des initiatives plus innovantes et stratégiques. Cela peut réduire les coûts de développement de modèles jusqu’à 40 %.
Par exemple, si une tâche d’inférence alimentant un service client nécessite une capacité de calcul urgente, mais que toutes les ressources sont actuellement utilisées, SageMaker HyperPod peut réaffecter les ressources sous-utilisées ou non urgentes pour donner la priorité à la tâche critique. Les tâches non urgentes sont automatiquement suspendues, les points de contrôle sont enregistrés pour préserver la progression et ces tâches reprennent de manière transparente lorsque les ressources deviennent disponibles. Cela garantit que les utilisateurs maximisent leurs investissements en calcul sans compromettre le travail en cours.
Cela permet aux organisations de mettre plus rapidement sur le marché de nouvelles innovations d’IA générative.
Gestion intelligente des ressources : un changement de paradigme
SageMaker HyperPod représente un changement de paradigme dans l’infrastructure de l’IA. Il va au-delà de l’accent traditionnel mis sur la puissance de calcul brute pour se concentrer sur une gestion intelligente et adaptative des ressources. En privilégiant l’allocation optimisée des ressources, SageMaker HyperPod minimise le gaspillage, maximise l’efficacité et accélère l’innovation, tout en réduisant les coûts. Cela rend le développement de l’IA plus accessible et évolutif pour les organisations de toutes tailles.
Recettes de formation de modèles organisées
SageMaker HyperPod propose désormais plus de 30 recettes de formation de modèles organisées pour certains des modèles les plus populaires d’aujourd’hui, notamment DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral et Mixtral. Ces recettes permettent aux utilisateurs de démarrer en quelques minutes en automatisant les étapes clés telles que le chargement des ensembles de données de formation, l’application de techniques de formation distribuée et la configuration des systèmes pour le point de contrôle et la récupération après des pannes d’infrastructure. Cela permet aux utilisateurs de tous niveaux de compétence d’obtenir un meilleur rapport prix/performance pour la formation de modèles sur l’infrastructure AWS dès le départ, éliminant ainsi des semaines d’évaluation et de tests manuels.
Avec un simple changement d’une ligne, les utilisateurs peuvent basculer de manière transparente entre les instances basées sur GPU ou AWS Trainium pour optimiser davantage le rapport prix/performance.
Ces recettes permettent aux chercheurs de réaliser des prototypages rapides lors de la personnalisation des modèles de fondation (Foundation Models).
Intégration avec Amazon EKS
En exécutant SageMaker HyperPod sur Amazon EKS, les organisations peuvent utiliser les fonctionnalités avancées de planification et d’orchestration de Kubernetes pour provisionner et gérer dynamiquement les ressources de calcul pour les charges de travail AI/ML. Cela permet une utilisation et une évolutivité optimales des ressources.
Cette intégration améliore également la tolérance aux pannes et la haute disponibilité. Grâce à des capacités d’auto-réparation, HyperPod remplace automatiquement les nœuds défaillants, maintenant la continuité de la charge de travail. La surveillance automatisée de l’état du GPU et le remplacement transparent des nœuds permettent une exécution fiable des charges de travail AI/ML avec un minimum de temps d’arrêt, même en cas de panne matérielle.
De plus, l’exécution de SageMaker HyperPod sur Amazon EKS permet une isolation et un partage efficaces des ressources à l’aide des espaces de noms et des quotas de ressources Kubernetes. Les organisations peuvent isoler différentes charges de travail ou équipes AI/ML tout en maximisant l’utilisation des ressources sur l’ensemble du cluster.
Plans de formation flexibles
AWS introduit des plans de formation flexibles pour SageMaker HyperPod.
En quelques clics, les utilisateurs peuvent spécifier la date d’achèvement souhaitée et la quantité maximale de ressources de calcul nécessaires. SageMaker HyperPod aide ensuite à acquérir de la capacité et à configurer des clusters, ce qui permet aux équipes d’économiser des semaines de temps de préparation. Cela élimine une grande partie de l’incertitude que les clients rencontrent lors de l’acquisition de grands clusters de calcul pour les tâches de développement de modèles.
Les plans de formation SageMaker HyperPod sont désormais disponibles dans plusieurs régions AWS et prennent en charge une variété de types d’instances.
Perspectives d’avenir : l’avenir de SageMaker HyperPod
L’évolution de SageMaker HyperPod est intrinsèquement liée aux avancées de l’IA elle-même. Plusieurs domaines clés façonnent l’avenir de cette plateforme :
Accélérateurs d’IA de nouvelle génération: Un domaine d’intérêt clé est l’intégration d’accélérateurs d’IA de nouvelle génération, comme la version anticipée d’AWS Trainium2. Ces accélérateurs avancés promettent des performances de calcul inégalées, offrant un rapport prix/performance considérablement meilleur que la génération actuelle d’instances EC2 basées sur GPU. Cela sera crucial pour les applications en temps réel et le traitement simultané de vastes ensembles de données. L’intégration transparente de l’accélérateur avec SageMaker HyperPod permet aux entreprises d’exploiter les avancées matérielles de pointe, faisant progresser les initiatives d’IA.
Solutions d’inférence évolutives: Un autre aspect essentiel est que SageMaker HyperPod, grâce à son intégration avec Amazon EKS, permet des solutions d’inférence évolutives. À mesure que les exigences de traitement des données et de prise de décision en temps réel augmentent, l’architecture SageMaker HyperPod gère efficacement ces exigences. Cette capacité est essentielle dans des secteurs tels que la santé, la finance et les systèmes autonomes, où des inférences d’IA précises et opportunes sont essentielles. L’offre d’inférence évolutive permet de déployer des modèles d’IA hautes performances sous des charges de travail variables, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle.
Infrastructures de formation et d’inférence intégrées: De plus, l’intégration des infrastructures de formation et d’inférence représente une avancée significative, rationalisant le cycle de vie de l’IA du développement au déploiement et offrant une utilisation optimale des ressources tout au long. Combler cet écart facilite un flux de travail cohérent et efficace, réduisant les complexités de la transition du développement aux applications du monde réel. Cette intégration holistique prend en charge l’apprentissage et l’adaptation continus, ce qui est essentiel pour les modèles d’IA auto-évolutifs de nouvelle génération.
Engagement communautaire et technologies open source: SageMaker HyperPod utilise des technologies open source établies, notamment l’intégration de MLflow via SageMaker, l’orchestration de conteneurs via Amazon EKS et la gestion de la charge de travail Slurm, offrant aux utilisateurs des outils familiers et éprouvés pour leurs flux de travail ML. En engageant la communauté mondiale de l’IA et en encourageant le partage des connaissances, SageMaker HyperPod évolue continuellement, intégrant les dernières avancées de la recherche. Cette approche collaborative aide SageMaker HyperPod à rester à la pointe de la technologie de l’IA.
SageMaker HyperPod offre une solution qui permet aux organisations de libérer tout le potentiel des technologies d’IA. Grâce à sa gestion intelligente des ressources, sa polyvalence, son évolutivité et sa conception, SageMaker HyperPod permet aux entreprises d’accélérer l’innovation, de réduire les coûts opérationnels et de garder une longueur d’avance dans le paysage de l’IA en évolution rapide.
SageMaker HyperPod fournit une base solide et flexible permettant aux organisations de repousser les limites de ce qui est possible en matière d’IA.
Alors que l’IA continue de remodeler les industries et de redéfinir ce qui est possible, SageMaker HyperPod est à l’avant-garde, permettant aux organisations de naviguer dans les complexités des charges de travail d’IA avec agilité, efficacité et innovation.