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Biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos v1.x (Archivada)
importante
El 19 de diciembre de 2023, se lanzará la versión 2 de la biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos (SMP). Las capacidades de SMP v1 no se admiten en futuras versiones, en favor de la biblioteca de SMP v2. La sección y los temas siguientes están archivados y son específicos del uso de la biblioteca de SMP v1. Para obtener información acerca del uso de la biblioteca de SMP v2, consulte SageMaker biblioteca de paralelismo de modelos v2.
Utilice la biblioteca paralela de modelos de Amazon SageMaker AI para entrenar modelos de aprendizaje profundo (DL) de gran tamaño que son difíciles de entrenar debido a las limitaciones de memoria de la GPU. La biblioteca divide un modelo de forma automática y eficiente en varias GPU e instancias. Con la biblioteca, puede lograr una precisión de predicción objetivo más rápido mediante el entrenamiento eficiente de modelos DL más grandes con miles de millones o billones de parámetros.
Puede utilizar la biblioteca para particionar automáticamente sus propios PyTorch modelos TensorFlow y los suyos en varias GPU y varios nodos con cambios de código mínimos. Puedes acceder a la API de la biblioteca a través del SDK de SageMaker Python.
Utilice las siguientes secciones para obtener más información sobre el paralelismo de modelos y la biblioteca de modelos SageMaker paralelos. La documentación de las API de esta biblioteca se encuentra en las API de entrenamiento distribuidas
Temas
Características principales de la biblioteca de paralelismo de SageMaker modelos
Ejecute un trabajo de formación SageMaker distribuido con Model Paralelism
Puntos de control y Fine-Tuning un modelo con paralelismo de modelos
Ejemplos de la biblioteca de paralelismo de modelos Amazon SageMaker AI v1
SageMaker Mejores prácticas de paralelismo de modelos distribuidos
