Amazon Machine Images (AMI) personnalisées pour les clusters SageMaker HyperPod
À l’aide des Amazon Machine Images (AMI) de base fournies et rendues publiques par Amazon SageMaker HyperPod, vous pouvez générer des AMI personnalisées. Avec une AMI personnalisée, vous pouvez créer des environnements spécialisés pour les charges de travail d’IA avec des piles de logiciels préconfigurées, des personnalisations de pilotes, des dépendances propriétaires et des agents de sécurité. Cette fonctionnalité élimine le besoin d’amorçage complexe après lancement à l’aide de scripts de configuration de cycle de vie.
Grâce aux AMI personnalisées, vous pouvez standardiser les environnements à différents stades, accélérer les temps de démarrage et contrôler totalement votre environnement d’exécution tout en tirant parti des capacités d’infrastructure et des avantages de mise à l’échelle de SageMaker HyperPod. Cela vous permet de garder le contrôle de votre infrastructure d’IA tout en continuant de bénéficier de l’environnement d’exécution de base optimisé de SageMaker HyperPod.
Vous pouvez vous appuyer sur les images de base optimisées pour les performances SageMaker HyperPod en ajoutant des agents de sécurité, des outils de conformité et des bibliothèques spécialisées, tout en conservant tous les avantages de l’entraînement distribué. Cette fonctionnalité supprime le choix auparavant requis entre l’optimisation de l’infrastructure et les politiques de sécurité organisationnelles.
L’expérience AMI personnalisée s’intègre parfaitement avec les flux de travail de sécurité d’entreprise établis. Les équipes de sécurité créent des images renforcées en utilisant les AMI publiques de SageMaker HyperPod comme base, et les équipes de la plateforme d’IA peuvent spécifier ces AMI personnalisées lors de la création ou de la mise à jour des clusters via les API de SageMaker HyperPod. Ces API valident la compatibilité des images, gèrent les autorisations nécessaires et assurent la rétrocompatibilité afin que les flux de travail existants continuent de fonctionner. Les organisations dotées de protocoles de sécurité stricts peuvent éliminer l’alternative sujette aux erreurs consistant à installer des agents de sécurité au moment de l’exécution par le biais de scripts de cycle de vie. En s’alignant sur les pratiques de sécurité des entreprises plutôt que d’obliger les entreprises à adapter leurs protocoles aux limites de SageMaker HyperPod, les AMI personnalisées éliminent un obstacle courant à l’adoption pour les entreprises soucieuses de la sécurité qui exécutent des charges de travail critiques liées à l’IA.
Pour consulter les notes de mise à jour relatives aux mises à jour des AMI publiques, consultez Publications d’AMI publiques. Pour découvrir comment prendre en main la génération d’une AMI personnalisée et son utilisation dans vos clusters HyperPod, consultez les rubriques suivantes.
