Amazon ha presentado SageMaker HyperPod, una innovadora infraestructura diseñada para optimizar el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático (ML) a gran escala. Esta solución busca simplificar la construcción y optimización de infraestructuras de ML, reduciendo el tiempo de entrenamiento hasta en un 40%.
SageMaker HyperPod permite la creación de clústeres persistentes con resiliencia integrada, brindando a los usuarios un control detallado sobre la infraestructura. Los usuarios pueden acceder a las instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) a través de SSH, lo que optimiza tareas clave del desarrollo de modelos, como el entrenamiento y el ajuste fino. Además, facilita la gestión de clústeres de cientos o miles de aceleradores de IA y apoya la adherencia a políticas de seguridad y normas corporativas.
Destaca el soporte de SageMaker HyperPod para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) y la introducción de la «provisión continua». Este enfoque mejora la escalabilidad mediante provisiones parciales y actualizaciones en marcha, así como el escalado concurrente, otorgando a las organizaciones una flexibilidad sin precedentes.
Una característica clave es el uso de Amazon Machine Images (AMIs) personalizadas, que simplifica la preconfiguración de software y agentes de seguridad, adaptándose a las necesidades específicas de cada organización. Esto es crucial para las empresas que requieren ambientes especializados que cumplan con sus estándares operativos y de seguridad.
Con la provisión continua, los equipos de ML pueden comenzar a entrenar y desplegar modelos con los recursos inmediatamente disponibles, mientras la plataforma completa la provisión requerida, disminuyendo los tiempos de espera.
La opción de AMIs personalizadas ofrece un control detallado, permitiendo a las organizaciones alinear sus entornos de ML con sus estándares de seguridad y requisitos de software. Esto acelera las iniciativas de inteligencia artificial y reduce la carga operativa.
En conclusión, SageMaker HyperPod mejora la escalabilidad y personalización de la infraestructura de ML, brindando a las empresas herramientas avanzadas para optimizar sus procesos en un entorno en constante evolución.
