Mempercepatkan Latihan Melalui Pengkomputeran Teragih
Pada terasnya, SageMaker HyperPod direka untuk mempercepatkan latihan model pembelajaran mesin secara mendadak. Ia mencapai ini dengan mengagihkan dan mensejajarkan beban kerja pengiraan secara bijak merentasi rangkaian luas pemproses berkuasa. Pemproses ini boleh termasuk cip Trainium AWS sendiri, yang direka khusus untuk pembelajaran mesin, atau GPU berprestasi tinggi. Pendekatan teragih ini memendekkan masa latihan, membolehkan organisasi mengulang dengan lebih pantas dan membawa inovasi AI mereka ke pasaran lebih awal.
Tetapi HyperPod adalah lebih daripada sekadar kelajuan mentah. Ia menggabungkan lapisan daya tahan yang bijak. Sistem ini sentiasa memantau infrastruktur asas, memerhatikan dengan teliti sebarang tanda masalah. Apabila masalah dikesan, HyperPod secara automatik memulakan prosedur pembaikan. Yang penting, semasa proses pembaikan ini, kerja anda disimpan secara automatik, memastikan penyambungan semula latihan yang lancar sebaik sahaja isu itu diselesaikan. Toleransi kesalahan terbina dalam ini meminimumkan masa henti dan melindungi kemajuan latihan yang berharga. Tidak hairanlah bahawa majoriti pelanggan SageMaker AI telah menerima HyperPod untuk beban kerja latihan mereka yang paling mencabar.
Direka untuk Tuntutan AI Moden
Beban kerja AI moden dicirikan oleh kerumitan dan skalanya. SageMaker HyperPod dibina khas untuk memenuhi cabaran ini secara langsung. Ia menyediakan persekitaran kluster yang berterusan dan sangat dioptimumkan yang disesuaikan khusus untuk latihan teragih. Ini bermakna infrastruktur sentiasa tersedia dan bersedia untuk mengendalikan pengiraan intensif yang diperlukan untuk melatih model yang besar dan kompleks. Bukan sahaja ini menyediakan penyelesaian untuk latihan pada skala awan, tetapi ia juga menawarkan harga-prestasi yang menarik, menjadikan pembangunan AI lanjutan lebih mudah diakses.
Selain latihan, HyperPod juga mempercepatkan inferens, proses menggunakan model terlatih untuk membuat ramalan pada data baharu. Ini penting untuk menggunakan aplikasi berkuasa AI yang boleh bertindak balas dalam masa nyata kepada permintaan pengguna atau keadaan yang berubah-ubah. Dengan mengoptimumkan kedua-dua latihan dan inferens, HyperPod menyediakan penyelesaian lengkap untuk keseluruhan kitaran hayat AI.
Kesan Dunia Sebenar: Daripada Syarikat Permulaan hingga Perusahaan
Kesan SageMaker HyperPod jelas kelihatan di seluruh landskap AI. Syarikat permulaan terkemuka, seperti Writer, Luma AI, dan Perplexity, memanfaatkan HyperPod untuk mempercepatkan kitaran pembangunan model mereka. Syarikat-syarikat tangkas ini menggunakan HyperPod untuk menolak sempadan apa yang mungkin dengan AI, mencipta produk dan perkhidmatan inovatif yang mengubah industri masing-masing.
Tetapi bukan hanya syarikat permulaan yang mendapat manfaat. Perusahaan besar, termasuk Thomson Reuters dan Salesforce, juga memanfaatkan kuasa HyperPod. Organisasi besar ini menggunakan HyperPod untuk menangani cabaran AI yang kompleks pada skala besar, memacu inovasi dan kecekapan merentasi operasi mereka.
Malah Amazon sendiri telah menggunakan SageMaker HyperPod untuk melatih model Amazon Nova baharunya. Penerimaan dalaman ini menunjukkan kuasa dan serba boleh platform. Dengan menggunakan HyperPod, Amazon dapat mengurangkan kos latihan dengan ketara, meningkatkan prestasi infrastruktur, dan menjimatkan usaha manual berbulan-bulan yang sebaliknya akan dibelanjakan untuk persediaan kluster dan pengurusan proses hujung ke hujung.
Inovasi Berterusan: Berkembang dengan Landskap AI
SageMaker HyperPod bukanlah produk statik; ia adalah platform yang sentiasa berkembang. AWS terus memperkenalkan inovasi baharu yang menjadikannya lebih mudah, lebih pantas dan lebih menjimatkan kos untuk pelanggan membina, melatih dan menggunakan model AI pada skala besar. Komitmen terhadap penambahbaikan berterusan ini memastikan HyperPod kekal di barisan hadapan dalam teknologi infrastruktur AI.
Kawalan dan Fleksibiliti Infrastruktur yang Mendalam
SageMaker HyperPod menawarkan kluster berterusan dengan tahap kawalan infrastruktur yang luar biasa. Pembina boleh menyambung dengan selamat ke instance Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) menggunakan SSH. Ini menyediakan akses terus ke infrastruktur asas, membolehkan latihan model lanjutan, pengurusan infrastruktur dan penyahpepijatan. Tahap kawalan ini penting untuk penyelidik dan jurutera yang perlu memperhalusi model mereka dan mengoptimumkan proses latihan mereka.
Untuk memaksimumkan ketersediaan, HyperPod mengekalkan kumpulan instance khusus dan ganti. Ini dilakukan tanpa kos tambahan kepada pengguna. Instance ganti disimpan dalam keadaan siap sedia, bersedia untuk digunakan sekiranya berlaku kegagalan nod. Ini meminimumkan masa henti semasa penggantian nod kritikal, memastikan latihan dapat diteruskan tanpa gangguan.
Pengguna mempunyai fleksibiliti untuk memilih alat orkestrasi pilihan mereka. Mereka boleh menggunakan alat yang biasa seperti Slurm atau Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), bersama dengan perpustakaan yang dibina pada alat ini. Ini membolehkan penjadualan kerja yang fleksibel dan perkongsian pengiraan, membolehkan pengguna menyesuaikan infrastruktur mereka dengan keperluan khusus mereka.
Penyepaduan kluster SageMaker HyperPod dengan Slurm juga membolehkan penggunaan Enroot dan Pyxis NVIDIA. Alat ini menyediakan penjadualan kontena yang cekap dalam kotak pasir yang berprestasi dan tidak mempunyai keistimewaan. Ini meningkatkan keselamatan dan pengasingan, di samping meningkatkan penggunaan sumber.
Sistem pengendalian asas dan tindanan perisian adalah berdasarkan Deep Learning AMI. AMI ini diprakonfigurasikan dengan NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, dan versi terkini PyTorch dan TensorFlow. Ini menghapuskan keperluan untuk persediaan dan konfigurasi manual, menjimatkan masa dan usaha pengguna yang berharga.
SageMaker HyperPod juga disepadukan dengan perpustakaan latihan teragih Amazon SageMaker AI. Perpustakaan ini dioptimumkan untuk infrastruktur AWS, membolehkan pengagihan beban kerja automatik merentasi beribu-ribu pemecut. Ini membolehkan latihan selari yang cekap, mengurangkan masa latihan secara mendadak untuk model besar.
Alat ML Terbina dalam untuk Prestasi yang Dipertingkatkan
SageMaker HyperPod melangkaui penyediaan infrastruktur mentah; ia juga termasuk alat ML terbina dalam untuk meningkatkan prestasi model. Contohnya, Amazon SageMaker dengan TensorBoard membantu menggambarkan seni bina model dan menangani isu penumpuan. Ini membolehkan penyelidik dan jurutera memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang model mereka dan mengenal pasti kawasan yang berpotensi untuk penambahbaikan.
Penyepaduan dengan alat kebolehlihatan seperti Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus, dan Amazon Managed Grafana menawarkan cerapan yang lebih mendalam tentang prestasi, kesihatan dan penggunaan kluster. Ini menyelaraskan masa pembangunan dengan menyediakan pemantauan dan amaran masa nyata, membolehkan pengguna mengenal pasti dan menangani sebarang isu yang mungkin timbul dengan cepat.
Penyesuaian dan Kebolehsuaian: Menyesuaikan dengan Keperluan Khusus
SageMaker HyperPod membolehkan pengguna melaksanakan perpustakaan dan rangka kerja tersuai. Ini membolehkan perkhidmatan disesuaikan dengan keperluan projek AI tertentu. Tahap pemperibadian ini adalah penting dalam landskap AI yang berkembang pesat, di mana inovasi sering memerlukan percubaan dengan teknik dan teknologi canggih. Kebolehsuaian SageMaker HyperPod bermakna perniagaan tidak dikekang oleh had infrastruktur, memupuk kreativiti dan kemajuan teknologi.
Tadbir Urus Tugas dan Pengoptimuman Sumber
Salah satu cabaran utama dalam pembangunan AI ialah mengurus sumber pengiraan dengan cekap. SageMaker HyperPod menangani cabaran ini dengan keupayaan tadbir urus tugasnya. Keupayaan ini membolehkan pengguna memaksimumkan penggunaan pemecut untuk latihan model, penalaan halus dan inferens.
Dengan hanya beberapa klik, pengguna boleh menentukan keutamaan tugas dan menetapkan had penggunaan sumber pengiraan untuk pasukan. Setelah dikonfigurasikan, SageMaker HyperPod secara automatik menguruskan baris gilir tugas, memastikan kerja yang paling kritikal menerima sumber yang diperlukan. Pengurangan overhed operasi ini membolehkan organisasi memperuntukkan semula sumber manusia yang berharga ke arah inisiatif yang lebih inovatif dan strategik. Ini boleh mengurangkan kos pembangunan model sehingga 40%.
Sebagai contoh, jika tugas inferens yang menguasakan perkhidmatan yang dihadapi pelanggan memerlukan kapasiti pengiraan segera, tetapi semua sumber sedang digunakan, SageMaker HyperPod boleh memperuntukkan semula sumber yang kurang digunakan atau tidak mendesak untuk mengutamakan tugas kritikal. Tugas yang tidak mendesak dijeda secara automatik, pusat pemeriksaan disimpan untuk mengekalkan kemajuan, dan tugas ini disambung semula dengan lancar apabila sumber tersedia. Ini memastikan pengguna memaksimumkan pelaburan pengiraan mereka tanpa menjejaskan kerja yang sedang berjalan.
Ini membolehkan organisasi membawa inovasi AI generatif baharu ke pasaran dengan lebih pantas.
Pengurusan Sumber Pintar: Anjakan Paradigma
SageMaker HyperPod mewakili anjakan paradigma dalam infrastruktur AI. Ia bergerak melangkaui penekanan tradisional pada kuasa pengiraan mentah untuk memberi tumpuan kepada pengurusan sumber yang pintar dan adaptif. Dengan mengutamakan peruntukan sumber yang dioptimumkan, SageMaker HyperPod meminimumkan pembaziran, memaksimumkan kecekapan dan mempercepatkan inovasi—semuanya sambil mengurangkan kos. Ini menjadikan pembangunan AI lebih mudah diakses dan berskala untuk organisasi dari semua saiz.
Resipi Latihan Model Terpilih
SageMaker HyperPod kini menawarkan lebih 30 resipi latihan model terpilih untuk beberapa model paling popular hari ini, termasuk DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral, dan Mixtral. Resipi ini membolehkan pengguna bermula dalam beberapa minit dengan mengautomasikan langkah utama seperti memuatkan set data latihan, menggunakan teknik latihan teragih, dan mengkonfigurasi sistem untuk pusat pemeriksaan dan pemulihan daripada kegagalan infrastruktur. Ini memperkasakan pengguna dari semua peringkat kemahiran untuk mencapai harga-prestasi yang lebih baik untuk latihan model pada infrastruktur AWS dari awal, menghapuskan minggu penilaian dan ujian manual.
Dengan perubahan satu baris yang mudah, pengguna boleh bertukar dengan lancar antara instance berasaskan GPU atau AWS Trainium untuk mengoptimumkan lagi harga-prestasi.
Resipi ini membolehkan penyelidik menjalankan prototaip pantas apabila menyesuaikan Foundation Models.
Integrasi dengan Amazon EKS
Dengan menjalankan SageMaker HyperPod pada Amazon EKS, organisasi boleh menggunakan ciri penjadualan dan orkestrasi lanjutan Kubernetes untuk memperuntukkan dan mengurus sumber pengiraan secara dinamik untuk beban kerja AI/ML. Ini menyediakan penggunaan dan kebolehskalaan sumber yang optimum.
Integrasi ini juga meningkatkan toleransi kesalahan dan ketersediaan tinggi. Dengan keupayaan pemulihan diri, HyperPod secara automatik menggantikan nod yang gagal, mengekalkan kesinambungan beban kerja. Pemantauan kesihatan GPU automatik dan penggantian nod yang lancar menyediakan pelaksanaan beban kerja AI/ML yang boleh dipercayai dengan masa henti yang minimum, walaupun semasa kegagalan perkakasan.
Selain itu, menjalankan SageMaker HyperPod pada Amazon EKS membolehkan pengasingan dan perkongsian sumber yang cekap menggunakan ruang nama Kubernetes dan kuota sumber. Organisasi boleh mengasingkan beban kerja atau pasukan AI/ML yang berbeza sambil memaksimumkan penggunaan sumber merentasi kluster.
Pelan Latihan Fleksibel
AWS memperkenalkan pelan latihan fleksibel untuk SageMaker HyperPod.
Dengan hanya beberapa klik, pengguna boleh menentukan tarikh siap yang diingini dan jumlah maksimum sumber pengiraan yang diperlukan. SageMaker HyperPod kemudiannya membantu memperoleh kapasiti dan menyediakan kluster, menjimatkan masa persediaan pasukan berminggu-minggu. Ini menghapuskan banyak ketidakpastian yang dihadapi pelanggan apabila memperoleh kluster pengiraan yang besar untuk tugas pembangunan model.
Pelan latihan SageMaker HyperPod kini tersedia di berbilang Wilayah AWS dan menyokong pelbagai jenis instance.
Melihat ke Hadapan: Masa Depan SageMaker HyperPod
Evolusi SageMaker HyperPod berkait rapat dengan kemajuan dalam AI itu sendiri. Beberapa bidang utama membentuk masa depan platform ini:
Pemecut AI Generasi Seterusnya: Bidang tumpuan utama ialah menyepadukan pemecut AI generasi seterusnya seperti keluaran AWS Trainium2 yang dijangkakan. Pemecut lanjutan ini menjanjikan prestasi pengiraan yang tiada tandingan, menawarkan harga-prestasi yang jauh lebih baik daripada generasi semasa instance EC2 berasaskan GPU. Ini akan menjadi penting untuk aplikasi masa nyata dan memproses set data yang besar secara serentak. Penyepaduan pemecut yang lancar dengan SageMaker HyperPod membolehkan perniagaan memanfaatkan kemajuan perkakasan canggih, memacu inisiatif AI ke hadapan.
Penyelesaian Inferens Boleh Skala: Satu lagi aspek penting ialah SageMaker HyperPod, melalui integrasinya dengan Amazon EKS, membolehkan penyelesaian inferens boleh skala. Apabila permintaan pemprosesan data dan pembuatan keputusan masa nyata berkembang, seni bina SageMaker HyperPod mengendalikan keperluan ini dengan cekap. Keupayaan ini adalah penting merentasi sektor seperti penjagaan kesihatan, kewangan dan sistem autonomi, di mana inferens AI yang tepat pada masanya dan tepat adalah kritikal. Menawarkan inferens boleh skala membolehkan penggunaan model AI berprestasi tinggi di bawah beban kerja yang berbeza-beza, meningkatkan keberkesanan operasi.
Infrastruktur Latihan dan Inferens Bersepadu: Selain itu, menyepadukan infrastruktur latihan dan inferens mewakili kemajuan yang ketara, menyelaraskan kitaran hayat AI daripada pembangunan kepada penggunaan dan menyediakan penggunaan sumber yang optimum sepanjang masa. Merapatkan jurang ini memudahkan aliran kerja yang kohesif dan cekap, mengurangkan kerumitan peralihan daripada pembangunan kepada aplikasi dunia sebenar. Integrasi holistik ini menyokong pembelajaran dan penyesuaian berterusan, yang merupakan kunci untuk model AI generasi seterusnya yang berkembang sendiri.
Penglibatan Komuniti dan Teknologi Sumber Terbuka: SageMaker HyperPod menggunakan teknologi sumber terbuka yang mantap, termasuk integrasi MLflow melalui SageMaker, orkestrasi kontena melalui Amazon EKS, dan pengurusan beban kerja Slurm, menyediakan pengguna dengan alat yang biasa dan terbukti untuk aliran kerja ML mereka. Dengan melibatkan komuniti AI global dan menggalakkan perkongsian pengetahuan, SageMaker HyperPod terus berkembang, menggabungkan kemajuan penyelidikan terkini. Pendekatan kolaboratif ini membantu SageMaker HyperPod kekal di barisan hadapan dalam teknologi AI.
SageMaker HyperPod menawarkan penyelesaian yang memperkasakan organisasi untuk membuka potensi penuh teknologi AI. Dengan pengurusan sumber yang pintar, serba boleh, kebolehskalaan dan reka bentuknya, SageMaker HyperPod membolehkan perniagaan mempercepatkan inovasi, mengurangkan kos operasi dan kekal di hadapan dalam landskap AI yang berkembang pesat.
SageMaker HyperPod menyediakan asas yang teguh dan fleksibel untuk organisasi menolak sempadan apa yang mungkin dalam AI.
Memandangkan AI terus membentuk semula industri dan mentakrifkan semula apa yang mungkin, SageMaker HyperPod berada di barisan hadapan, membolehkan organisasi menavigasi kerumitan beban kerja AI dengan ketangkasan, kecekapan dan inovasi.