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SageMaker HyperPod recetas
Las SageMaker HyperPod recetas de Amazon son paquetes de entrenamiento preconfigurados que se proporcionan AWS para ayudarte a empezar a entrenar y ajustar rápidamente los modelos básicos disponibles públicamente (FMs) de varias familias de modelos, como Llama, Mistral, Mixtral o. DeepSeek Las recetas automatizan el ciclo de end-to-end entrenamiento, lo que incluye la carga de conjuntos de datos, la aplicación de técnicas de entrenamiento distribuidas y la gestión de los puntos de control para una recuperación más rápida en caso de averías.
SageMaker HyperPod Las recetas son especialmente beneficiosas para los usuarios que quizás no tengan una gran experiencia en aprendizaje automático, ya que eliminan gran parte de la complejidad que implica el entrenamiento de modelos grandes.
Puede crear recetas dentro SageMaker HyperPod o como tareas SageMaker de formación.
Las siguientes tablas se mantienen en el SageMaker HyperPod GitHub repositorio y proporcionan la mayor cantidad de up-to-date información sobre los modelos compatibles para el entrenamiento previo y el ajuste, sus respectivas recetas y scripts de lanzamiento, los tipos de instancias compatibles y mucho más.
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Para ver la lista más actual de los modelos, fórmulas y scripts de lanzamiento compatibles con el entrenamiento previo, consulte la pre-training table
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Para ver la lista más actual de los modelos, fórmulas y scripts de lanzamiento compatibles con el refinamiento, consulte la fine-tuning table
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Para SageMaker HyperPod los usuarios, la automatización de los flujos de trabajo de end-to-end formación se debe a la integración del adaptador de formación con las recetas. SageMaker HyperPod El adaptador de formación se basa en el NeMo marco de NVIDIA
También puede entrenar su propio modelo mediante la definición de su propia fórmula personalizada.
Para comenzar con un tutorial, consulte Tutoriales.
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