अमेज़न सेजमेकर हाइपरपॉड प्रशासन और शासन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास
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यह लेख Amazon SageMaker Unified Studio के माध्यम से कई मशीन लर्निंग टीमों के बीच साझा किए जाने वाले Amazon SageMaker HyperPod क्लस्टर को प्रशासित और शासित करने के लिए सर्वोत्तम अभ्यासों का विवरण प्रस्तुत करता है। यह उचित शासन सुनिश्चित करने के लिए संगठन, परियोजना, क्लस्टर और कार्यभार सीमाओं पर आधारित एक चार-परत नियंत्रण मॉडल पर जोर देता है। लेखक संसाधन क्षमता प्रशासन को एक समर्पित खाते में केंद्रित करने और उपभोक्ता टीमों के लिए अनुमोदित क्रॉस-खाता एक्सेस का उपयोग करने की सलाह देते हैं। प्रमुख प्रशासनिक कदमों में पहचान को कार्यभार अनुमतियों से अलग करना, कठोर नेटवर्क नीतियां लागू करना और हर क्लस्टर-परियोजना लिंक के लिए एक औपचारिक कनेक्शन अनुबंध स्थापित करना शामिल है। डेटा लीकेज को रोकने के लिए, गाइड इस बात की सलाह देती है कि टास्क-व्यू प्रतिबंधों को कॉन्फ़िगर किया जाए ताकि उपयोगकर्ता केवल अपने स्वयं के कार्यभार देख सकें। इसके अलावा, यह प्रभावी ढंग से फेयर-शेयर आवंटन को प्रबंधित करने के लिए अनुमति नियंत्रणों और शेड्यूलिंग नीतियों के बीच अंतर करने के महत्व पर भी प्रकाश डालती है। अंत में, पोस्ट अवलोकनीयता मेट्रिक्स का उपयोग फीडबैक लूप के रूप में करके उपयोग और नीतियों को समायोजित करने पर जोर देती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि इंफ्रास्ट्रक्चर टीम संचालनात्मक नियंत्रण बनाए रखे जबकि ML टीमों को सरलीकृत एक्सेस मिले।
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