Administrar espacios de Amazon SageMaker HyperPod directamente desde SageMaker Studio
aws ·
AWS ha introducido una nueva capacidad que permite a los usuarios gestionar Amazon SageMaker HyperPod Spaces directamente desde la interfaz de usuario de SageMaker Studio. Esta actualización elimina la dependencia previa de herramientas de línea de comandos como HyperPod CLI o kubectl, lo que permite a científicos de datos e ingenieros de ML lanzar entornos de desarrollo con solo unos pocos clics. Los usuarios ahora pueden crear, configurar, iniciar, detener y abrir espacios de JupyterLab o Code Editor a través de un formulario guiado dentro de la pestaña IDE y Notebooks. La integración admite varias funciones, incluidas asignaciones fraccionales de GPU, almacenamiento persistente mediante EBS y conexiones remotas a instancias locales de VS Code mediante SSH-over-SSM. Los administradores pueden personalizar aún más la experiencia habilitando capacidades opcionales como Task Governance para cuotas de cómputo y Karpenter over-provisioning para reducir la latencia de inicio. Estas mejoras cierran la brecha entre la infraestructura de alto rendimiento y el desarrollo interactivo de modelos, fomentando una mayor eficiencia y acceso autoservicio para los equipos de ML.
aws