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English(EN) Introducing new Ray capabilities on SageMaker HyperPod

AWS SageMaker HyperPod 集成新的 Ray 功能以进行基础模型训练

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Amazon SageMaker HyperPod 现在集成了开源 Ray 框架的新功能，简化了基础模型的训练和部署。此次集成使数据科学家无需编写 Kubernetes manifest 或使用 kubectl 命令，即可直接从 SageMaker Studio 管理 Ray 集群、访问仪表板和提交作业。新功能包括自动容错、用于更快恢复的分层检查点以及与 SageMaker JumpStart 的无缝集成以进行模型部署。 AI

影响 简化了在 AWS 基础设施上进行基础模型的分布式训练和部署。

排序理由 这是来自云服务提供商的产品更新，集成了开源框架，而不是新的前沿模型发布或重大的行业范围事件。

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AWS SageMaker HyperPod 集成新的 Ray 功能以进行基础模型训练

报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Nilesh PS ·

    SageMaker HyperPod 推出全新 Ray 功能

    Amazon SageMaker HyperPod now offers managed Ray support on Amazon EKS. Create and monitor Ray clusters, connect JupyterLab and Code Editor notebooks to live clusters, get out-of-the-box observability, and run resilient distributed training and accelerated inference from SageMake…

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