Amazon ha lanzado recientemente SageMaker HyperPod, una innovadora infraestructura diseñada para optimizar los procesos de entrenamiento e inferencia de modelos de aprendizaje automático a gran escala. Esta solución busca simplificar las complejidades relacionadas con la construcción y optimización de infraestructura de ML, logrando reducir el tiempo de entrenamiento en un 40%.
Una de las principales ventajas de SageMaker HyperPod es la creación de clústeres persistentes con alta resiliencia. Además, proporciona un control detallado sobre la infraestructura al permitir el acceso directo a instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) mediante SSH. Esto facilita tareas cruciales como el entrenamiento y la mejora de modelos, permitiendo la gestión de clústeres que pueden incluir cientos o incluso miles de aceleradores de inteligencia artificial. Además, garantiza que las implementaciones cumplan con las exigentes políticas de seguridad y normas operativas de las grandes empresas.
La plataforma también integra soporte para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), incluyendo la funcionalidad de «provisión continua». Esta característica mejora la escalabilidad de los clústeres mediante provisiones parciales y actualizaciones en marcha, junto con escalado concurrente. Esto ofrece a las organizaciones una flexibilidad sin precedentes en la operación y gestión de sus recursos.
Otra característica notable es la posibilidad de utilizar Amazon Machine Images (AMIs) personalizadas. Esto permite a las organizaciones preconfigurar pilas de software, agentes de seguridad y dependencias específicas, vital para aquellas empresas que requieren entornos especializados que se alineen con sus estándares de seguridad y operacionales.
La «provisión continua» de SageMaker HyperPod permite a los equipos de ML comenzar el entrenamiento y despliegue de modelos con los recursos existentes mientras la plataforma completa la provisión de recursos adicionales, disminuyendo así significativamente los tiempos de espera.
En conclusión, las mejoras implementadas en SageMaker HyperPod refuerzan la escalabilidad y personalización de la infraestructura de aprendizaje automático, proporcionando a las empresas herramientas avanzadas para optimizar sus procesos de desarrollo en un entorno tecnológico que no deja de evolucionar.
