AWS Machine Learning Blog на русском
Подписаться
Amazon SageMaker HyperPod расширяет инфраструктуру машинного обучения с помощью масштабируемости и настраиваемости
В этом посте мы представили три функции в SageMaker HyperPod, которые улучшают масштабируемость и настраиваемость инфраструктуры машинного обучения. Непрерывное обеспечение ресурсами предлагает гибкое выделение ресурсов, чтобы помочь вам начать обучение и развертывание моделей быстрее и управлять кластером более эффективно. С помощью пользовательских образов AMI вы можете привести среды машинного обучения в соответствие с организационными стандартами безопасности и требованиями к программному обеспечению.