In diesem Beitrag haben wir drei Funktionen in SageMaker HyperPod vorgestellt, die die Skalierbarkeit und Anpassbarkeit der ML-Infrastruktur verbessern. Die kontinuierliche Bereitstellung bietet flexible Ressourcenbereitstellung, um Ihnen zu helfen, Ihre Modelle schneller zu trainieren und bereitzustellen und Ihren Cluster effizienter zu verwalten. Mit benutzerdefinierten AMIs können Sie Ihre ML-Umgebungen an die Sicherheitsstandards und Software-Anforderungen Ihrer Organisation anpassen.