Amazon SageMaker HyperPod предлагает командам машинного обучения доступ к большим пулам ускоренных вычислительных ресурсов для обучения и настройки моделей. При совместном использовании одного кластера несколькими командами возникает необходимость в четком управлении доступом и распределением ресурсов, что может быть сложной задачей.
Одним из ключевых аспектов управления является определение, какие команды могут использовать кластер, сколько ресурсов каждая команда получает и как решать конфликты при конкуренции за ресурсы. SageMaker Unified Studio добавляет новый уровень удобства, позволяя командам запускать рабочие нагрузки из своего рабочего пространства, но также требует более строгих контролей для управления доступом к общему кластеру.
Эффективное администрирование SageMaker HyperPod через SageMaker Unified Studio включает в себя соблюдение четырех уровней контроля, что помогает сохранить необходимые governance-меры. Это важно для обеспечения справедливого распределения ресурсов и соблюдения политик использования, что в свою очередь способствует более эффективной работе команд и повышению производительности.