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English(EN) Introducing new Ray capabilities on SageMaker HyperPod

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

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

Amazon SageMaker HyperPod 现在提供与开源 Ray 框架的增强集成，简化了基础模型的训练和部署过程。此更新允许数据科学家直接在 SageMaker Studio 中管理 Ray 集群，无需手动配置 Kubernetes 和复杂的命令行操作。该集成提供了自动容错、通过分层检查点更快地恢复作业，以及对仪表板和模型权重的简化访问。 AI

影响 简化了使用 AWS 基础设施的 AI 开发人员进行大型模型的分布式训练和部署。

排序理由 这是一个产品更新，将开源框架集成到云 ML 平台中，而不是发布新模型或核心研究。

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

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报道来源 [2]

  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…

  2. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    AWS 在 SageMaker HyperPod 上宣布了新的 Ray 功能，将 Ray 与 HyperPod 基础设施集成，用于基础模型训练和推理。来源：AWS Mac

    AWS announced new Ray capabilities on SageMaker HyperPod integrating Ray with HyperPod infrastructure for foundation model training and serving. Source: AWS Machine Learning Blog https:// aws.amazon.com/blogs/machine-l earning/introducing-new-ray-capabilities-on-sagemaker-hyperpo…

    链接 aws.amazon.com/…/introducing-new-ray-capa…

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