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Studio의 HyperPod
Amazon SageMaker HyperPod 클러스터에서 기계 학습 워크로드를 시작하고 Amazon SageMaker Studio에서 HyperPod 클러스터 정보를 볼 수 있습니다. 클러스터 세부 정보 및 하드웨어 지표에 대한 가시성이 향상되면 팀이 사전 훈련 워크로드 또는 미세 조정 워크로드에 적합한 후보를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
HyperPod 클러스터에서 Studio IDE를 가동할 때 시작하는 데 도움이 되는 명령 세트를 사용할 수 있습니다. Studio IDE 내에서 훈련 스크립트로 작업하고, 훈련 스크립트에 Docker 컨테이너를 사용하고, 클러스터에 작업을 제출할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 이를 설정하는 방법, 클러스터를 검색하고 작업을 모니터링하는 방법, 클러스터 정보를 보는 방법, Studio 내 IDE에서 HyperPod 클러스터에 연결하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
