Gerenciar Espaços do Amazon SageMaker HyperPod diretamente do SageMaker Studio
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A AWS introduziu uma nova funcionalidade que permite aos usuários gerenciar os Espaços do Amazon SageMaker HyperPod diretamente pela interface do usuário do SageMaker Studio. Esta atualização elimina a dependência anterior de ferramentas de linha de comando, como o HyperPod CLI ou kubectl, permitindo que cientistas de dados e engenheiros de ML lancem ambientes de desenvolvimento com apenas alguns cliques. Os usuários agora podem criar, configurar, iniciar, parar e abrir espaços do JupyterLab ou Code Editor por meio de um formulário guiado dentro da IDE e da guia Notebooks. A integração oferece suporte a vários recursos, incluindo alocações fracionárias de GPU, armazenamento persistente via EBS e conexões remotas a instâncias locais do VS Code por meio de SSH-over-SSM. Os administradores podem personalizar ainda mais a experiência habilitando capacidades opcionais, como Governança de Tarefas para cotas de computação e superprovisionamento do Karpenter para reduzir a latência de inicialização. Essas melhorias fecham a lacuna entre infraestrutura de alto desempenho e desenvolvimento interativo de modelos, promovendo maior eficiência e acesso autosserviço para equipes de ML.
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