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# Opzioni di infrastruttura
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Amazon SageMaker AI offre tre opzioni di infrastruttura per la personalizzazione del modello. Scegli in base ai tuoi requisiti di controllo, scalabilità e accesso alla capacità. Ad esempio, se disponi di una capacità di elaborazione riservata tramite [ SageMaker AI Flexible Training Plans](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/reserve-capacity-with-training-plans.html), puoi utilizzare le ricette di personalizzazione per eseguire lavori di personalizzazione sulla tua capacità riservata. La differenza sta nel modo in cui vengono gestite le risorse di calcolo.

**Le ricette ** sono configurazioni di formazione preconfigurate che funzionano sia con SageMaker AI Training Jobs che. HyperPod Automatizzano il caricamento dei set di dati, la formazione distribuita e la gestione dei checkpoint. Vedi le [ SageMaker ricette ](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes) sul sito Web su. GitHub GitHub


| Opzione | In cosa consiste | Interfacce | Ideale per | 
| --- | --- | --- | --- | 
| [Personalizzazione del modello serverless](customize-model.md) | Completamente gestito, nessuna selezione di istanze. Infrastruttura predisposta e rilasciata automaticamente. | Interfaccia utente di Studio, Python SDK (SFTTrainer, DPOtrainer, ecc.) | Sperimentazione rapida, lavori di produzione senza costi operativi | 
| [SageMaker Offerte di lavoro di formazione sull'IA](customizing-models-training-jobs.md) | Lavori temporanei in cui si seleziona il tipo di istanza e il conteggio. Istanze rilasciate dopo l'addestramento. | Ricette, Python SDK () ModelTrainer | Configurazioni di istanze personalizzate, configurazioni distribuite avanzate | 
| [HyperPod](customizing-models-hyperpod.md) | Cluster persistenti con rilevamento e ripristino automatici dei guasti. I cluster rimangono disponibili per tutti i job. | Ricette, HP-CLI | Large-scale formazione, lavori di lunga durata, flussi di lavoro con più lavori |