Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理的最佳实践
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本文概述了在通过 Amazon SageMaker Unified Studio 在多个机器学习团队之间共享时,管理 Amazon SageMaker HyperPod 集群的最佳实践。文章强调采用由组织、项目、集群和工作负载边界组成的四层控制模型,以确保适当的治理。作者建议将容量管理集中在专用账户中,同时使用经批准的对等账户访问权限供消费团队使用。关键的管理步骤包括将身份与工作负载权限分离、实施严格的网络策略,以及为每个集群-项目链接建立正式的连接合同。为防止数据泄露,指南建议配置任务视图限制,使用户只能查看自己的工作负载。此外,文章强调了区分授权控制和调度策略的重要性,以有效管理公平份额分配。最后,该文章强调利用可观测性指标作为反馈循环来监控利用率并调整策略,从而确保基础设施团队保留运营控制权,而机器学习团队则享有简化的访问权限。
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