Las organizaciones que desarrollan modelos de inteligencia artificial a gran escala enfrentan retos significativos en infraestructura, que pueden afectar su rentabilidad. Estos desafíos incluyen la inestabilidad de los clústeres de entrenamiento y la utilización ineficaz de recursos, lo que incrementa los costos y complejiza las estructuras de computación distribuida.
Para mitigar estos problemas, Amazon presenta SageMaker HyperPod, una infraestructura optimizada para el aprendizaje automático. Esta solución ofrece un hardware de alto rendimiento que permite la formación de clústeres heterogéneos con numerosos aceleradores de GPU. SageMaker HyperPod mantener operativos los nodos de manera eficaz, reduciendo la sobrecarga de red y garantizando estabilidad al interrumpir y reanudar automáticamente el entrenamiento desde el último punto guardado, ahorrando hasta un 40% del tiempo de entrenamiento.
La integración con Anyscale se realiza mediante Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Ray, un motor de computación diseñado para IA, ofrece capacidades basadas en Python. Anyscale potencia Ray con herramientas que mejoran la agilidad y la eficiencia de costos mediante una versión optimizada llamada RayTurbo.
Estas soluciones ofrecen monitoreo en tiempo real a través de Amazon CloudWatch, proporcionando una visibilidad profunda del rendimiento del clúster. Esta combinación reduce el tiempo de mercado y optimiza el uso de recursos, aumentando la productividad del equipo de ciencia de datos al aliviar la gestión de infraestructura.
La implementación de Anyscale Operator en SageMaker HyperPod, utilizando Amazon EKS, permite una gestión simplificada de casos complejos de IA distribuida. Esta solución es ideal para equipos con grandes necesidades de entrenamiento, comprometidos con el ecosistema Ray o SageMaker.
Con la creciente demanda de AI, la combinación de SageMaker HyperPod y RayTurbo se posiciona como una estrategia eficaz, optimizando recursos y mejorando la fiabilidad. Es una opción ideal para exigentes tareas como el preentrenamiento de modelos de lenguaje y la inferencia por lotes.
