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Esegui un processo di formazione SageMaker distribuito con Model Parallelism
Scopri come eseguire un processo di formazione in parallelo a un modello utilizzando il Python SDK con la libreria Model Parallelism. SageMaker SageMaker
Esistono tre casi d'uso per l'esecuzione di un processo di formazione. SageMaker
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Puoi utilizzare uno dei AWS Deep Learning Container predefiniti per e. TensorFlow PyTorch Questa opzione è consigliata se è la prima volta che utilizzi la libreria di parallelizzazione dei modelli. Per trovare un tutorial su come eseguire un processo di formazione parallela su SageMaker modelli, consulta i taccuini di esempio disponibili nella sezione PyTorch Training with Model Parallelism Library di Amazon SageMaker AI.
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Puoi estendere i contenitori predefiniti per gestire eventuali requisiti funzionali aggiuntivi per il tuo algoritmo o modello che l'immagine Docker predefinita SageMaker non supporta. Per un esempio di come è possibile estendere un container predefinito, consulta Estendere un Pre-built contenitore.
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Puoi adattare il tuo contenitore Docker per funzionare con l' SageMaker intelligenza artificiale utilizzando il toolkit di formazione. SageMaker
Per un esempio, consulta Adapting your own training container.
Per le opzioni 2 e 3 nell'elenco precedente, consulta Estendi un contenitore Pre-built Docker che contiene la libreria SageMaker parallela del modello distribuito per informazioni su come installare la libreria di parallelismo dei modelli in un container Docker esteso o personalizzato.
In tutti i casi, avvii il processo di formazione configurando SageMaker TensorFlow o attivando PyTorch ModelTrainer la libreria. Per ulteriori informazioni, consulta i seguenti argomenti.
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