HyperPod in Studio

Puoi avviare carichi di lavoro di machine learning sui cluster Amazon SageMaker HyperPod e visualizzare le informazioni sui cluster HyperPod in Amazon SageMaker Studio. La maggiore visibilità dei dettagli del cluster e delle metriche hardware può aiutare il team a identificare il candidato giusto per i carichi di lavoro di preaddestramento o fine-tuning.

È disponibile una serie di comandi per aiutarti ad avviare gli IDE di Studio su un cluster HyperPod. Puoi lavorare sugli script di addestramento, utilizzare i container Docker per gli script di addestramento e inviare processi al cluster, il tutto dall’interno degli IDE di Studio. Le sezioni seguenti forniscono informazioni su come configurarlo, come rilevare i cluster e monitorarne le attività, come visualizzare le informazioni sui cluster e come connettersi ai cluster HyperPod negli IDE all’interno di Studio.