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Esecuzione di job di addestramento in un cluster eterogeneo
Utilizzando la funzionalità di cluster eterogenei di SageMaker Training, puoi eseguire un processo di formazione con più tipi di istanze ML per una migliore scalabilità e utilizzo delle risorse per diverse attività e scopi di formazione ML. Ad esempio, se il tuo lavoro di formazione su un cluster con istanze GPU presenta un basso utilizzo della GPU e problemi di collo di bottiglia della CPU dovuti alle CPU-intensive attività, l'utilizzo di un cluster eterogeneo può aiutarti a scaricare CPU-intensive le attività aggiungendo gruppi di istanze CPU più convenienti, risolvere tali problemi di collo di bottiglia e ottenere un migliore utilizzo della GPU.
Nota
Questa funzionalità SageMaker è disponibile in Python SDK v2.98.0 e versioni successive.
Nota
Questa funzionalità è disponibile tramite la classe AI. SageMaker ModelTrainer
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