ਅਮੇਜ਼ਨ ਸੇਜਮੇਕਰ ਹਾਈਪਰਪੌਡ ਨਾਲ AI ਨਵੀਨਤਾ

ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ

SageMaker HyperPod ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕਰਕੇ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਵਿੱਚ AWS ਦੇ ਆਪਣੇ Trainium ਚਿਪਸ (ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ) ਜਾਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ GPUs ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੰਡਿਆ ਹੋਇਆ ਤਰੀਕਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ AI ਕਾਢਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪਰ HyperPod ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪਰਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ ਲਗਾਤਾਰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਲਈ ਚੌਕਸ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਖੋਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ HyperPod ਆਪਣੇ ਆਪ ਮੁਰੰਮਤ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਸ ਮੁਰੰਮਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ, ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀਮਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਹੈਰਾਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ SageMaker AI ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ HyperPod ਨੂੰ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ।

ਆਧੁਨਿਕ AI ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ

ਆਧੁਨਿਕ AI ਕਾਰਜਭਾਰ ਆਪਣੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ। SageMaker HyperPod ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਅਤੇ ਉੱਚ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਲੱਸਟਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੰਡੇ ਹੋਏ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਪਲਬਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਉਡ ਸਕੇਲ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਆਕਰਸ਼ਕ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਨਤ AI ਵਿਕਾਸ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, HyperPod ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਵੀ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਜਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਕੇ, HyperPod ਪੂਰੇ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਦਮਾਂ ਤੱਕ

SageMaker HyperPod ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੂਰੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Writer, Luma AI, ਅਤੇ Perplexity, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ HyperPod ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਚੁਸਤ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨਾਲ ਸੰਭਵ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ HyperPod ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਪਰ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਲਾਭ ਲੈ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਉੱਦਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Thomson Reuters ਅਤੇ Salesforce, ਵੀ HyperPod ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ, ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ HyperPod ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Amazon ਨੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ Amazon Nova ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ SageMaker HyperPod ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਪਣਾਉਣਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। HyperPod ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, Amazon ਸਿਖਲਾਈ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਣ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ ਜੋ ਕਿ ਕਲੱਸਟਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ‘ਤੇ ਖਰਚ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ।

ਨਿਰੰਤਰ ਨਵੀਨਤਾ: AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣਾ

SageMaker HyperPod ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ। AWS ਨਵੀਆਂ ਕਾਢਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ ਹੋਰ ਵੀ ਆਸਾਨ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ HyperPod AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੇ।

ਡੂੰਘਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ

SageMaker HyperPod ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਥਾਈ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਿਲਡਰ SSH ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉੱਨਤ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ, HyperPod ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਵਾਧੂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਲ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਕੀਮਤ ਦੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਾਧੂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਟੈਂਡਬਾਏ ‘ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੋਡ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਤਿਆਰ। ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਨੋਡ ਬਦਲਣ ਦੌਰਾਨ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਬਿਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟ ਜਾਰੀ ਰਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੂਲਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Slurm ਜਾਂ Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ‘ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਚਕਦਾਰ ਨੌਕਰੀ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

Slurm ਦੇ ਨਾਲ SageMaker HyperPod ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ NVIDIA ਦੇ Enroot ਅਤੇ Pyxis ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ, ਗੈਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੈਂਡਬੌਕਸਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਕੰਟੇਨਰ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਟੈਕ Deep Learning AMI ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਹ AMI NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, ਅਤੇ PyTorch ਅਤੇ TensorFlow ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਨੂਅਲ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

SageMaker HyperPod ਨੂੰ Amazon SageMaker AI ਵੰਡੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਵੀ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ AWS ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ, ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਰਕਲੋਡ ਵੰਡ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਧੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ML ਟੂਲਸ

SageMaker HyperPod ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ML ਟੂਲਸ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, TensorBoard ਦੇ ਨਾਲ Amazon SageMaker ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus, ਅਤੇ Amazon Managed Grafana ਵਰਗੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਕਲੱਸਟਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਣਾ

SageMaker HyperPod ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਸਟਮ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਖਾਸ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਅਕਸਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। SageMaker HyperPod ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਟਾਸਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ

AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਕੰਪਿਊਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ। SageMaker HyperPod ਆਪਣੀਆਂ ਟਾਸਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਐਕਸਲੇਟਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਾਰਜ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ‘ਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਸੰਰਚਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, SageMaker HyperPod ਆਪਣੇ ਆਪ ਟਾਸਕ ਕਤਾਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ। ਸੰਚਾਲਨ ਓਵਰਹੈੱਡ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਮੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੀਮਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਵੱਲ ਮੁੜ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ 40% ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣਾ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕੰਪਿਊਟ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਤਾਂ SageMaker HyperPod ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ ਘੱਟ ਵਰਤੇ ਗਏ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਕਾਰਜ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰੋਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਇਹ ਕਾਰਜ ਨਿਰਵਿਘਨ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਉਤਪਾਦਕ AI ਕਾਢਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ

SageMaker HyperPod AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੱਚੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ‘ਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਜ਼ੋਰ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਕੇ, SageMaker HyperPod ਬਰਬਾਦੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਸਭ ਕੁਝ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਹਰ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪਕਵਾਨਾ

SageMaker HyperPod ਹੁਣ ਅੱਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਲਈ 30 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿਊਰੇਟਿਡ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪਕਵਾਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral, ਅਤੇ Mixtral ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਪਕਵਾਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਵੰਡੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਚੈਕਪੁਆਇੰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ ਲਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਮੁੱਖ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਹਰ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ AWS ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਮੈਨੂਅਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਇੱਕ-ਲਾਈਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ GPU ਜਾਂ AWS Trainium ਅਧਾਰਤ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਵਿਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਪਕਵਾਨਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

Amazon EKS ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ

Amazon EKS ‘ਤੇ SageMaker HyperPod ਚਲਾ ਕੇ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI/ML ਕਾਰਜਭਾਰਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ Kubernetes ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅਨੁਕੂਲਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਨੁਕਸ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਵੈ-ਇਲਾਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, HyperPod ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਸਫਲ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਜਭਾਰ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਟਿਡ GPU ਸਿਹਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨੋਡ ਬਦਲਣਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ ਵੀ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਦੇ ਨਾਲ AI/ML ਕਾਰਜਭਾਰਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Amazon EKS ‘ਤੇ SageMaker HyperPod ਚਲਾਉਣਾ Kubernetes ਨੇਮਸਪੇਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਕੋਟੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਰੋਤ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗਤਾ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI/ML ਕਾਰਜਭਾਰਾਂ ਜਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਲਚਕਦਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ

AWS SageMaker HyperPod ਲਈ ਲਚਕਦਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪੂਰਤੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਤਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। SageMaker HyperPod ਫਿਰ ਸਮਰੱਥਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੱਸਟਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵੱਡੇ ਕੰਪਿਊਟ ਕਲੱਸਟਰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

SageMaker HyperPod ਸਿਖਲਾਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹੁਣ ਕਈ AWS ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਅੱਗੇ ਦੇਖਣਾ: SageMaker HyperPod ਦਾ ਭਵਿੱਖ

SageMaker HyperPod ਦਾ ਵਿਕਾਸ AI ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨਾਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਕਈ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ:

• ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AI ਐਕਸਲੇਟਰ: ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਖੇਤਰ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AI ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਿਤ AWS Trainium2 ਰੀਲੀਜ਼। ਇਹ ਉੱਨਤ ਐਕਸਲੇਟਰ ਬੇਮਿਸਾਲ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਮੌਜੂਦਾ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ GPU-ਅਧਾਰਤ EC2 ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਬਿਹਤਰ ਕੀਮਤ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ। SageMaker HyperPod ਦੇ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਐਕਸਲੇਟਰ ਏਕੀਕਰਣ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

• ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਨੁਮਾਨ ਹੱਲ: ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ SageMaker HyperPod, Amazon EKS ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੁਆਰਾ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਨੁਮਾਨ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, SageMaker HyperPod ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇਹਨਾਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ, ਸਹੀ AI ਅਨੁਮਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਭਾਰਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

• ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ: ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਿਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਤੈਨਾਤੀ ਤੱਕ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਅਨੁਕੂਲ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ, ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਏਕੀਕਰਣ ਨਿਰੰਤਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ, ਸਵੈ-ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਹੈ।

• ਭਾਈਚਾਰਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ: SageMaker HyperPod ਸਥਾਪਿਤ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ SageMaker ਦੁਆਰਾ MLflow ਏਕੀਕਰਣ, Amazon EKS ਦੁਆਰਾ ਕੰਟੇਨਰ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ Slurm ਵਰਕਲੋਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ML ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਤੇ ਸਾਬਤ ਕੀਤੇ ਟੂਲਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਲੋਬਲ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਕੇ, SageMaker HyperPod ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਨਤਮ ਖੋਜ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ SageMaker HyperPod ਨੂੰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

SageMaker HyperPod ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ, ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਨਾਲ, SageMaker HyperPod ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਕਰਵ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

SageMaker HyperPod ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ AI ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, SageMaker HyperPod ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਕਾਰਜਭਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤੀ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।