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Amazon SageMaker HyperPod의 Amazon Nova 사용자 지정 HyperPod
Amazon Nova 레시피를 사용하여 Amazon Nova 모델을 사용자 지정하고 Amazon SageMaker HyperPod에서 모델을 훈련할 수 있습니다. 레시피는 모델 사용자 지정 작업을 실행하는 방법에 대한 세부 정보를 SageMaker AI에 제공하는 YAML 구성 파일입니다.
Amazon SageMaker HyperPod는 최적화된 GPU 인스턴스와 Amazon FSx for Lustre 스토리지로 고성능 컴퓨팅을 제공합니다. TensorBoard와 같은 도구와의 통합을 통한 강력한 모니터링 반복적 개선을 위한 유연한 체크포인트 관리 추론을 위해 Amazon Bedrock에 원활하게 배포 및 효율적인 확장 가능 다중 노드 분산 훈련은 모두 함께 작동하여 조직에 안전하고 성능, 및 유연한 환경을 통해 Nova 모델을 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
Amazon SageMaker HyperPod의 Amazon Nova 사용자 지정은 서비스 관리형 Amazon S3 버킷에 모델 체크포인트를 포함한 모델 아티팩트를 저장합니다. 서비스 관리형 버킷의 아티팩트는 SageMaker 관리형 AWS KMS 키로 암호화됩니다. 서비스 관리형 Amazon S3 버킷은 현재 고객 관리형 KMS 키를 사용한 데이터 암호화를 지원하지 않습니다. 이 체크포인트 위치를 평가 작업 또는 Amazon Bedrock 추론에 사용할 수 있습니다.
컴퓨팅 인스턴스, Amazon S3 스토리지 및 FSx for Lustre에 표준 요금이 적용될 수 있습니다. 요금 세부 정보는 SageMaker HyperPod 요금
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