亚马逊上的 Amazon Nova 定制 SageMaker HyperPod

你可以使用 Amazon Nova 食谱自定义 Amazon Nova 模型，然后在亚马逊上进行训练 SageMaker HyperPod。配方是一个 YAML 配置文件，它向 SageMaker AI 提供有关如何运行模型自定义作业的详细信息。

亚马逊通过优化的 GPU 实例和 Amazon FSx for Lustre 存储 SageMaker HyperPod 提供高性能计算，通过与工具集成实现强大的监控 TensorBoard，用于迭代改进的灵活检查点管理，无缝部署到 Amazon Bedrock 进行推理，以及高效的可扩展多节点分布式训练，所有这些共同为组织提供安全、高性能和灵活的环境，以根据其特定业务需求量身定制 Nova 模型。

亚马逊上的 Amazon Nova 自定义将模型工件（包括模型检查点） SageMaker HyperPod 存储在服务托管的 Amazon S3 存储桶中。服务托管存储桶中的项目使用托管密钥进行 SageMaker加 AWS KMS 密。服务托管的 Amazon S3 存储桶目前不支持使用客户管理的 KMS 密钥进行数据加密。您可以将此检查点位置用于评估任务或 Amazon Bedrock 推理。

标准定价适用于计算实例、Amazon S3 存储和 FSx Lustre。有关定价详情，请参阅SageMaker HyperPod 定价、Amazon S3 定价和 FSx Lustre 定价。