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Entrene e implemente modelos con HyperPod CLI y SDK

Amazon le SageMaker HyperPod ayuda a entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático a escala. La AWS HyperPod CLI es una interfaz de línea de comandos unificada que simplifica los flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML). AWS Resume las complejidades de la infraestructura y proporciona una experiencia optimizada para enviar, monitorear y administrar los trabajos de capacitación en aprendizaje automático. La CLI está diseñada específicamente para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que desean centrarse en el desarrollo de modelos en lugar de en la administración de la infraestructura. Este tema explica tres escenarios clave: entrenar un PyTorch modelo, implementar un modelo personalizado con artefactos entrenados e implementar un JumpStart modelo. Diseñado para usuarios principiantes, este tutorial conciso garantiza que pueda configurar, entrenar e implementar modelos sin esfuerzo mediante la HyperPod CLI o el SDK. El proceso de intercambio entre el entrenamiento y la inferencia le ayuda a gestionar los artefactos de los modelos de forma eficaz.

Requisitos previos

Antes de empezar a usar Amazon SageMaker HyperPod, asegúrate de tener:

Instalación de la HyperPod CLI y el SDK

Instale el paquete necesario para acceder a la CLI y al SDK:

pip install sagemaker-hyperpod

Este comando configura las herramientas necesarias para interactuar con HyperPod los clústeres.

Configure el contexto de su clúster

HyperPod funciona en clústeres optimizados para el aprendizaje automático. Comience por enumerar los clústeres disponibles para seleccionar uno para sus tareas.

Elige tu escenario

Para obtener instrucciones detalladas sobre cada escenario, haz clic en los temas siguientes: