Studio での HyperPod

Amazon SageMaker HyperPod クラスターで機械学習ワークロードを起動し、Amazon SageMaker Studio で HyperPod クラスター情報を表示できます。クラスターの詳細とハードウェアメトリクスをきめ細かく把握することで、チームはトレーニング前のワークロードやファインチューニングワークロードに適した候補を特定できるようになります。

HyperPod クラスターで Studio IDE を起動する際に開始するのに役立つコマンドセットを使用できます。Studio IDE 内から、トレーニングスクリプトの作業、トレーニングスクリプト用の Docker コンテナの使用、クラスターへのジョブの送信をすべて実行できます。以下のセクションでは、これを設定する方法、クラスターを検出してタスクをモニタリングする方法、クラスター情報を表示する方法、Studio 内の IDE で HyperPod クラスターに接続する方法について説明します。