Gestire gli spazi di Amazon SageMaker HyperPod direttamente da SageMaker Studio
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AWS ha introdotto una nuova funzionalità che consente agli utenti di gestire gli spazi Amazon SageMaker HyperPod direttamente dall'interfaccia utente di SageMaker Studio. Questo aggiornamento elimina la precedente dipendenza da strumenti a riga di comando come HyperPod CLI o kubectl, consentendo ai data scientist e agli ingegneri ML di avviare ambienti di sviluppo con pochi clic. Gli utenti possono ora creare, configurare, avviare, arrestare e aprire spazi JupyterLab o Code Editor tramite un modulo guidato all'interno della scheda IDE e Notebooks dell'IDE. L'integrazione supporta diverse funzionalità, tra cui allocazioni frazionarie delle GPU, archiviazione persistente tramite EBS e connessioni remote alle istanze locali di VS Code tramite SSH-over-SSM. Gli amministratori possono ulteriormente personalizzare l'esperienza abilitando funzionalità opzionali come Task Governance per le quote di calcolo e Karpenter over-provisioning per ridurre la latenza di avvio. Questi miglioramenti colmano il divario tra infrastrutture ad alte prestazioni e sviluppo interattivo di modelli, promuovendo una maggiore efficienza e accesso self-service per i team ML.
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