直接从 SageMaker Studio 管理 Amazon SageMaker HyperPod 空间
aws ·
AWS 推出了一项新功能，允许用户直接在 SageMaker Studio 用户界面中管理 Amazon SageMaker HyperPod Spaces。此次更新消除了对 HyperPod CLI 或 kubectl 等命令行工具的依赖，使数据科学家和机器学习工程师只需点击几次即可启动开发环境。用户现在可以通过 IDE 中的“Notebooks”选项卡内的引导式表单来创建、配置、启动、停止以及打开 JupyterLab 或 Code Editor 空间。该集成支持多种功能，包括 GPU 分数分配、通过 EBS 实现的持久化存储，以及通过 SSH-over-SSM 到本地 VS Code 实例的远程连接。管理员还可以通过启用可选功能（如用于计算配额的任务治理 Task Governance 和用于降低启动延迟的 Karpenter 过度配置）进一步自定义体验。这些增强功能弥合了高性能基础设施与交互式模型开发之间的差距，为机器学习团队带来了更高的效率和自助式访问能力。
aws