ปลดปล่อยนวัตกรรม AI ด้วย Amazon SageMaker HyperPod

การฝึกอบรมแบบเร่งความเร็วผ่านการประมวลผลแบบกระจาย

หัวใจหลักของ SageMaker HyperPod คือการออกแบบมาเพื่อเร่งการฝึกอบรมโมเดล Machine Learning อย่างมาก โดยการกระจายและแบ่งงานประมวลผลแบบขนานไปยังเครือข่ายโปรเซสเซอร์ประสิทธิภาพสูงจำนวนมาก โปรเซสเซอร์เหล่านี้อาจรวมถึงชิป Trainium ของ AWS เอง ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ Machine Learning หรือ GPU ประสิทธิภาพสูง วิธีการกระจายนี้ช่วยลดเวลาในการฝึกอบรม ทำให้องค์กรสามารถทำซ้ำได้เร็วขึ้น และนำนวัตกรรม AI ของตนออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น

แต่ HyperPod เป็นมากกว่าแค่ความเร็ว มันรวมเอาชั้นความยืดหยุ่นอันชาญฉลาด ระบบจะตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง เฝ้าระวังปัญหาใดๆ อย่างระมัดระวัง เมื่อตรวจพบปัญหา HyperPod จะเริ่มขั้นตอนการซ่อมแซมโดยอัตโนมัติ ที่สำคัญ ในระหว่างกระบวนการซ่อมแซมนี้ งานของคุณจะถูกบันทึกโดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจได้ว่าการฝึกอบรมจะกลับมาทำงานต่อได้อย่างราบรื่นเมื่อปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว ความทนทานต่อข้อผิดพลาดในตัวนี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงานและปกป้องความคืบหน้าในการฝึกอบรมอันมีค่า ไม่น่าแปลกใจที่ลูกค้า SageMaker AI ส่วนใหญ่ได้นำ HyperPod มาใช้สำหรับเวิร์กโหลดการฝึกอบรมที่มีความต้องการสูงสุด

ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของ AI สมัยใหม่

เวิร์กโหลด AI สมัยใหม่มีลักษณะเฉพาะด้วยความซับซ้อนและขนาด SageMaker HyperPod สร้างขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อตอบสนองความท้าทายเหล่านี้โดยตรง โดยมีสภาพแวดล้อมคลัสเตอร์แบบถาวรและได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพสูง ซึ่งปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับการฝึกอบรมแบบกระจาย ซึ่งหมายความว่าโครงสร้างพื้นฐานพร้อมใช้งานเสมอและพร้อมที่จะจัดการกับการคำนวณที่เข้มข้นซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อน ไม่เพียงแต่ให้โซลูชันสำหรับการฝึกอบรมในระดับคลาวด์เท่านั้น แต่ยังมอบประสิทธิภาพด้านราคาที่น่าสนใจ ทำให้การพัฒนา AI ขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

นอกเหนือจากการฝึกอบรมแล้ว HyperPod ยังเร่งการอนุมาน ซึ่งเป็นกระบวนการใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อทำการคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลใหม่ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถตอบสนองแบบเรียลไทม์ต่อคำขอของผู้ใช้หรือสภาวะที่เปลี่ยนแปลง การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการฝึกอบรมและการอนุมาน HyperPod มอบโซลูชันที่สมบูรณ์สำหรับวงจรชีวิต AI ทั้งหมด

ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง: ตั้งแต่สตาร์ทอัพจนถึงองค์กร

ผลกระทบของ SageMaker HyperPod นั้นชัดเจนในแวดวง AI สตาร์ทอัพชั้นนำ เช่น Writer, Luma AI และ Perplexity กำลังใช้ประโยชน์จาก HyperPod เพื่อเร่งรอบการพัฒนาโมเดลของตน บริษัทที่คล่องตัวเหล่านี้กำลังใช้ HyperPod เพื่อผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วย AI สร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมของตน

แต่ไม่ใช่แค่สตาร์ทอัพเท่านั้นที่ได้รับประโยชน์ องค์กรขนาดใหญ่ เช่น Thomson Reuters และ Salesforce ก็กำลังใช้ประโยชน์จากพลังของ HyperPod เช่นกัน องค์กรขนาดใหญ่เหล่านี้กำลังใช้ HyperPod เพื่อจัดการกับความท้าทาย AI ที่ซับซ้อนในวงกว้าง ขับเคลื่อนนวัตกรรมและประสิทธิภาพในการดำเนินงานของตน

แม้แต่ Amazon เองก็ใช้ SageMaker HyperPod เพื่อฝึกอบรมโมเดล Amazon Nova ใหม่ การนำไปใช้ภายในนี้แสดงให้เห็นถึงพลังและความสามารถรอบด้านของแพลตฟอร์ม การใช้ HyperPod ทำให้ Amazon สามารถลดต้นทุนการฝึกอบรมได้อย่างมาก ปรับปรุงประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐาน และประหยัดเวลาหลายเดือนในการทำงานด้วยตนเอง ซึ่งอาจต้องใช้ในการตั้งค่าคลัสเตอร์และการจัดการกระบวนการแบบ end-to-end

นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง: พัฒนาไปพร้อมกับภูมิทัศน์ AI

SageMaker HyperPod ไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่คงที่ แต่เป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง AWS ยังคงนำเสนอนวัตกรรมใหม่ๆ ที่ทำให้ลูกค้าสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดล AI ในวงกว้างได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และคุ้มค่ามากขึ้น ความมุ่งมั่นในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า HyperPod ยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐาน AI

การควบคุมและความยืดหยุ่นของโครงสร้างพื้นฐานเชิงลึก

SageMaker HyperPod นำเสนอคลัสเตอร์แบบถาวรพร้อมระดับการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานที่น่าทึ่ง ผู้สร้างสามารถเชื่อมต่อกับอินสแตนซ์ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ได้อย่างปลอดภัยโดยใช้ SSH ซึ่งให้การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานโดยตรง ทำให้สามารถฝึกอบรมโมเดลขั้นสูง การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน และการแก้ไขข้อบกพร่อง การควบคุมระดับนี้มีความสำคัญสำหรับนักวิจัยและวิศวกรที่ต้องการปรับแต่งโมเดลและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฝึกอบรม

เพื่อเพิ่มความพร้อมใช้งานสูงสุด HyperPod จะรักษาพูลของอินสแตนซ์เฉพาะและอินสแตนซ์สำรอง ซึ่งทำได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับผู้ใช้ อินสแตนซ์สำรองจะถูกเก็บไว้ในโหมดสแตนด์บาย พร้อมที่จะปรับใช้ในกรณีที่โหนดล้มเหลว ซึ่งช่วยลดเวลาหยุดทำงานระหว่างการเปลี่ยนโหนดที่สำคัญ ทำให้มั่นใจได้ว่าการฝึกอบรมสามารถดำเนินต่อไปได้โดยไม่หยุดชะงัก

ผู้ใช้มีความยืดหยุ่นในการเลือกเครื่องมือ orchestration ที่ต้องการ พวกเขาสามารถใช้เครื่องมือที่คุ้นเคย เช่น Slurm หรือ Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) พร้อมกับไลบรารีที่สร้างขึ้นบนเครื่องมือเหล่านี้ ซึ่งช่วยให้สามารถจัดตารางงานที่ยืดหยุ่นและแบ่งปันการประมวลผล ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโครงสร้างพื้นฐานให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของตนได้

การรวมคลัสเตอร์ SageMaker HyperPod กับ Slurm ยังช่วยให้สามารถใช้ Enroot และ Pyxis ของ NVIDIA ได้อีกด้วย เครื่องมือเหล่านี้ให้การจัดตารางคอนเทนเนอร์ที่มีประสิทธิภาพในแซนด์บ็อกซ์ที่มีประสิทธิภาพและไม่มีสิทธิพิเศษ ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัยและการแยก ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงการใช้ทรัพยากร

ระบบปฏิบัติการพื้นฐานและสแต็กซอฟต์แวร์อิงตาม Deep Learning AMI AMI นี้ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าด้วย NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN และเวอร์ชันล่าสุดของ PyTorch และ TensorFlow ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการตั้งค่าและการกำหนดค่าด้วยตนเอง ประหยัดเวลาและความพยายามอันมีค่าของผู้ใช้

SageMaker HyperPod ยังรวมเข้ากับไลบรารีการฝึกอบรมแบบกระจายของ Amazon SageMaker AI ไลบรารีเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AWS ทำให้สามารถกระจายเวิร์กโหลดอัตโนมัติไปยังตัวเร่งความเร็วนับพัน ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกอบรมแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดเวลาการฝึกอบรมสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมาก

เครื่องมือ ML ในตัวเพื่อประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

SageMaker HyperPod เป็นมากกว่าการจัดหาโครงสร้างพื้นฐานดิบ นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ ML ในตัวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล ตัวอย่างเช่น Amazon SageMaker with TensorBoard ช่วยให้เห็นภาพสถาปัตยกรรมแบบจำลองและแก้ไขปัญหาการบรรจบกัน ซึ่งช่วยให้นักวิจัยและวิศวกรมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับแบบจำลองของตน และระบุพื้นที่ที่อาจเป็นไปได้สำหรับการปรับปรุง

การผสานรวมกับเครื่องมือการสังเกต เช่น Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus และ Amazon Managed Grafana ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ สุขภาพ และการใช้งาน ซึ่งช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาโดยการตรวจสอบและแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ใช้สามารถระบุและแก้ไขปัญหาใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว

การปรับแต่งและความสามารถในการปรับตัว: การปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะ

SageMaker HyperPod ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่กำหนดเองได้ ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งบริการให้ตรงตามความต้องการของโครงการ AI เฉพาะได้ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในระดับนี้มีความสำคัญในภูมิทัศน์ AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งนวัตกรรมมักต้องการการทดลองกับเทคนิคและเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย ความสามารถในการปรับตัวของ SageMaker HyperPod หมายความว่าธุรกิจต่างๆ ไม่ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน ส่งเสริมนวัตกรรมและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

การกำกับดูแลงานและการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร

หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญในการพัฒนา AI คือการจัดการทรัพยากรการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ SageMaker HyperPod จัดการกับความท้าทายเหล่านี้ด้วยความสามารถในการกำกับดูแลงาน ความสามารถเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มการใช้ตัวเร่งความเร็วสูงสุดสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง การปรับแต่ง และการอนุมาน

ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ผู้ใช้สามารถกำหนดลำดับความสำคัญของงานและกำหนดขีดจำกัดการใช้ทรัพยากรการประมวลผลสำหรับทีมได้ เมื่อกำหนดค่าแล้ว SageMaker HyperPod จะจัดการคิวงานโดยอัตโนมัติ ทำให้มั่นใจได้ว่างานที่สำคัญที่สุดจะได้รับทรัพยากรที่จำเป็น การลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานนี้ช่วยให้องค์กรสามารถจัดสรรทรัพยากรบุคคลที่มีค่าใหม่ไปสู่โครงการริเริ่มเชิงนวัตกรรมและเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ซึ่งสามารถลดต้นทุนการพัฒนาแบบจำลองได้มากถึง 40%

ตัวอย่างเช่น หากงานอนุมานที่ขับเคลื่อนบริการที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้าต้องการความจุในการประมวลผลอย่างเร่งด่วน แต่ทรัพยากรทั้งหมดกำลังใช้งานอยู่ SageMaker HyperPod สามารถจัดสรรทรัพยากรที่ไม่ได้ใช้หรือทรัพยากรที่ไม่เร่งด่วนใหม่เพื่อจัดลำดับความสำคัญของงานที่สำคัญ งานที่ไม่เร่งด่วนจะถูกหยุดชั่วคราวโดยอัตโนมัติ จุดตรวจสอบจะถูกบันทึกเพื่อรักษาความคืบหน้า และงานเหล่านี้จะกลับมาทำงานต่อได้อย่างราบรื่นเมื่อมีทรัพยากรพร้อมใช้งาน ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการลงทุนด้านการประมวลผลโดยไม่กระทบต่องานที่กำลังดำเนินอยู่
ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถนำนวัตกรรม AI เชิงสร้างสรรค์ใหม่ๆ ออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น

การจัดการทรัพยากรอย่างชาญฉลาด: การเปลี่ยนกระบวนทัศน์

SageMaker HyperPod แสดงถึงการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ในโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยเปลี่ยนจากการเน้นที่พลังการประมวลผลดิบแบบดั้งเดิมไปเป็นการมุ่งเน้นที่การจัดการทรัพยากรที่ชาญฉลาดและปรับเปลี่ยนได้ ด้วยการจัดลำดับความสำคัญของการจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุด SageMaker HyperPod จะลดของเสีย เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด และเร่งนวัตกรรม ทั้งหมดนี้ในขณะที่ลดต้นทุน ซึ่งทำให้การพัฒนา AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและปรับขนาดได้สำหรับองค์กรทุกขนาด

สูตรการฝึกอบรมแบบจำลองที่คัดสรรแล้ว

ขณะนี้ SageMaker HyperPod นำเสนอสูตรการฝึกอบรมแบบจำลองที่คัดสรรแล้วกว่า 30 รายการสำหรับแบบจำลองยอดนิยมในปัจจุบัน รวมถึง DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral และ Mixtral สูตรอาหารเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้เริ่มต้นใช้งานได้ภายในไม่กี่นาทีโดยการทำตามขั้นตอนสำคัญๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การโหลดชุดข้อมูลการฝึกอบรม การใช้เทคนิคการฝึกอบรมแบบกระจาย และการกำหนดค่าระบบสำหรับการตรวจสอบและการกู้คืนจากความล้มเหลวของโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทุกระดับทักษะได้รับประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีขึ้นสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองบนโครงสร้างพื้นฐาน AWS ตั้งแต่เริ่มต้น ขจัดเวลาหลายสัปดาห์ในการประเมินและทดสอบด้วยตนเอง

ด้วยการเปลี่ยนแปลงบรรทัดเดียว ผู้ใช้สามารถสลับระหว่างอินสแตนซ์ที่ใช้ GPU หรือ AWS Trainium ได้อย่างราบรื่นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านราคา

สูตรอาหารเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วเมื่อปรับแต่ง Foundation Models

การผสานรวมกับ Amazon EKS

ด้วยการเรียกใช้ SageMaker HyperPod บน Amazon EKS องค์กรต่างๆ สามารถใช้คุณสมบัติการจัดตารางและการจัดการขั้นสูงของ Kubernetes เพื่อจัดเตรียมและจัดการทรัพยากรการประมวลผลแบบไดนามิกสำหรับเวิร์กโหลด AI/ML ซึ่งให้การใช้ทรัพยากรและความสามารถในการปรับขนาดที่เหมาะสมที่สุด

การผสานรวมนี้ยังช่วยเพิ่มความทนทานต่อข้อผิดพลาดและความพร้อมใช้งานสูง ด้วยความสามารถในการรักษาตัวเอง HyperPod จะแทนที่โหนดที่ล้มเหลวโดยอัตโนมัติ รักษาความต่อเนื่องของเวิร์กโหลด การตรวจสอบสถานะ GPU อัตโนมัติและการเปลี่ยนโหนดอย่างราบรื่นช่วยให้สามารถดำเนินการเวิร์กโหลด AI/ML ได้อย่างน่าเชื่อถือโดยมีเวลาหยุดทำงานน้อยที่สุด แม้ในระหว่างที่ฮาร์ดแวร์ล้มเหลว

นอกจากนี้ การเรียกใช้ SageMaker HyperPod บน Amazon EKS ยังช่วยให้สามารถแยกและแบ่งปันทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เนมสเปซ Kubernetes และโควต้าทรัพยากร องค์กรต่างๆ สามารถแยกเวิร์กโหลด AI/ML หรือทีมต่างๆ ได้ ในขณะที่เพิ่มการใช้ทรัพยากรสูงสุดทั่วทั้งคลัสเตอร์

แผนการฝึกอบรมที่ยืดหยุ่น

AWS กำลังเปิดตัวแผนการฝึกอบรมที่ยืดหยุ่นสำหรับ SageMaker HyperPod

ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง ผู้ใช้สามารถระบุวันที่เสร็จสิ้นที่ต้องการและจำนวนทรัพยากรการประมวลผลสูงสุดที่ต้องการได้ จากนั้น SageMaker HyperPod จะช่วยจัดหาความจุและตั้งค่าคลัสเตอร์ ประหยัดเวลาในการเตรียมการของทีมได้หลายสัปดาห์ ซึ่งช่วยลดความไม่แน่นอนที่ลูกค้าพบเมื่อได้รับคลัสเตอร์การประมวลผลขนาดใหญ่สำหรับงานพัฒนาแบบจำลอง

แผนการฝึกอบรม SageMaker HyperPod พร้อมใช้งานแล้วในหลาย AWS Regions และรองรับอินสแตนซ์ประเภทต่างๆ

มองไปข้างหน้า: อนาคตของ SageMaker HyperPod

วิวัฒนาการของ SageMaker HyperPod เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับความก้าวหน้าของ AI เอง มีหลายประเด็นสำคัญที่กำลังกำหนดอนาคตของแพลตฟอร์มนี้:

• ตัวเร่งความเร็ว AI รุ่นต่อไป: ประเด็นสำคัญประการหนึ่งคือการรวมตัวเร่งความเร็ว AI รุ่นต่อไป เช่น การเปิดตัว AWS Trainium2 ที่คาดการณ์ไว้ ตัวเร่งความเร็วขั้นสูงเหล่านี้ให้ประสิทธิภาพการประมวลผลที่เหนือชั้น มอบประสิทธิภาพด้านราคาที่ดีกว่าอินสแตนซ์ EC2 ที่ใช้ GPU รุ่นปัจจุบันอย่างมาก นี่จะเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์และการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมกัน การผสานรวมตัวเร่งความเร็วอย่างราบรื่นกับ SageMaker HyperPod ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถควบคุมความก้าวหน้าของฮาร์ดแวร์ที่ล้ำสมัย ขับเคลื่อนโครงการริเริ่ม AI ไปข้างหน้า

• โซลูชันการอนุมานที่ปรับขนาดได้: อีกแง่มุมที่สำคัญคือ SageMaker HyperPod ผ่านการผสานรวมกับ Amazon EKS ช่วยให้สามารถใช้โซลูชันการอนุมานที่ปรับขนาดได้ เมื่อความต้องการในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และการตัดสินใจเพิ่มขึ้น สถาปัตยกรรม SageMaker HyperPod จะจัดการกับข้อกำหนดเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความสามารถนี้มีความสำคัญในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และระบบอัตโนมัติ ซึ่งการอนุมาน AI ที่ทันเวลาและแม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่ง การนำเสนอการอนุมานที่ปรับขนาดได้ช่วยให้สามารถปรับใช้โมเดล AI ประสิทธิภาพสูงภายใต้เวิร์กโหลดที่แตกต่างกัน เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

• โครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมและการอนุมานแบบบูรณาการ: นอกจากนี้ การรวมโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมและการอนุมานเข้าด้วยกันถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญ ทำให้วงจรชีวิต AI มีความคล่องตัวตั้งแต่การพัฒนาไปจนถึงการปรับใช้ และให้การใช้ทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุดตลอด การเชื่อมช่องว่างนี้อำนวยความสะดวกในเวิร์กโฟลว์ที่เหนียวแน่นและมีประสิทธิภาพ ลดความซับซ้อนในการเปลี่ยนผ่านจากการพัฒนาไปสู่การใช้งานจริง การผสานรวมแบบองค์รวมนี้รองรับการเรียนรู้และการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญสำหรับโมเดล AI ที่พัฒนาตนเองได้ในยุคหน้า

• การมีส่วนร่วมของชุมชนและเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส: SageMaker HyperPod ใช้เทคโนโลยีโอเพนซอร์สที่เป็นที่ยอมรับ รวมถึงการผสานรวม MLflow ผ่าน SageMaker, การจัดการคอนเทนเนอร์ผ่าน Amazon EKS และการจัดการเวิร์กโหลด Slurm ทำให้ผู้ใช้มีเครื่องมือที่คุ้นเคยและได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับเวิร์กโฟลว์ ML ของตน ด้วยการมีส่วนร่วมกับชุมชน AI ทั่วโลกและส่งเสริมการแบ่งปันความรู้ SageMaker HyperPod มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยผสมผสานความก้าวหน้าในการวิจัยล่าสุด วิธีการทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้ SageMaker HyperPod ยังคงอยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยี AI

SageMaker HyperPod นำเสนอโซลูชันที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของเทคโนโลยี AI ด้วยการจัดการทรัพยากรที่ชาญฉลาด ความสามารถรอบด้าน ความสามารถในการปรับขนาด และการออกแบบ SageMaker HyperPod ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถเร่งนวัตกรรม ลดต้นทุนการดำเนินงาน และก้าวนำหน้าในภูมิทัศน์ AI ที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว

SageMaker HyperPod เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งและยืดหยุ่นสำหรับองค์กรต่างๆ ในการผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ใน AI

ในขณะที่ AI ยังคงปรับเปลี่ยนอุตสาหกรรมและกำหนดนิยามใหม่ของสิ่งที่เป็นไปได้ SageMaker HyperPod ก็ยังคงอยู่ในระดับแนวหน้า ทำให้องค์กรต่างๆ สามารถนำทางความซับซ้อนของเวิร์กโหลด AI ได้อย่างคล่องตัว มีประสิทธิภาพ และสร้างสรรค์