SageMaker HyperPod クラスター用のカスタム Amazon マシンイメージ (AMI)

Amazon SageMaker HyperPod が提供するベース Amazon マシンイメージ (AMI) を使用して、カスタム AMI を構築できます。カスタム AMI を使用すると、事前設定されたソフトウェアスタック、ドライバーのカスタマイズ、独自の依存関係、セキュリティエージェントを使用して、AI ワークロード専用の環境を作成できます。この機能を使用すると、ライフサイクル設定スクリプトを使用して起動後の複雑なブートストラップが不要になります。

カスタム AMI を使用すると、さまざまなステージにわたって環境を標準化し、起動時間を短縮して、SageMaker HyperPod のインフラストラクチャ機能とスケーリングの利点を活用しながら、ランタイム環境を完全に制御できます。これにより、SageMaker HyperPod の最適化されたベースランタイムを活用しながら、AI インフラストラクチャのコントロールを維持できます。

分散トレーニングの利点をすべて維持しながら、セキュリティエージェント、コンプライアンスツール、特殊なライブラリを追加することで、SageMaker HyperPod のパフォーマンス調整されたベースイメージを構築できます。この機能を使用すると、インフラストラクチャの最適化と組織のセキュリティポリシーの間で以前に必要だった選択が必要なくなります。

カスタム AMI エクスペリエンスは、確立されたエンタープライズセキュリティワークフローとシームレスに統合されます。セキュリティチームは、SageMaker HyperPod のパブリック AMI を基盤に強化されたイメージを構築し、AI プラットフォームチームは SageMaker HyperPod API を使用してクラスターを作成または更新する際にこれらのカスタム AMI を指定できます。API、イメージの互換性を検証し、必要なアクセス許可を処理して、下位互換性を維持し、既存のワークフローが引き続き機能できるようになります。厳格なセキュリティプロトコルを施行する組織では、ライフサイクルスクリプトを使用して実行時にセキュリティエージェントをインストールするという、エラーが発生しやすい方法を排除できます。カスタム AMI は、組織がプロトコルを SageMaker HyperPod の制限に適応させるのではなく、エンタープライズセキュリティプラクティスに合わせることで、重要な AI ワークロードを実行するセキュリティ意識の高い組織の導入の際の共通の障壁を排除します。

公開された AMI のアップデートに関するリリースノートについては、「パブリック AMI リリース」を参照してください。HyperPod クラスターでカスタム AMI の構築と使用を開始する方法については、以下のトピックを参照してください。