详细内容或原文请订阅后点击阅览

Amazon Sagemaker Hyperpod

2025年6月12日 17:48 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

了解ARTICUL8如何使用特定于域的模型来重新定义企业生成AI，在现实世界应用中的特定模型都超过了通用LLM。在我们最新的博客文章中，我们深入研究了Amazon Sagemaker Hyperpod如何加速ArtiCul8行业领先的半导体模型的开发 - 在将部署时间削减4倍的同时，提高了2倍的准确性，以提高2倍的准确性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Articul8的Renato Nascimento，Felipe Viana，Andre von Zuben共同撰写。 Generative AI正在重塑行业，提供新的效率，自动化和创新。 However, generative AI requires powerful, scalable, and resilient infrastructures that optimize large-scale model training, providing rapid iteration and efficient compute utilization with purpose-built infrastructure and automated cluster management.In this post, we share how Articul8 is accelerating their training and deployment of domain-specific models (DSMs) by using Amazon SageMaker HyperPod and achieving over 95% cluster利用率和生产率提高了35％。SageMaker Hyperpod？SageMaker Hyperpod是一种高级分布式训练解决方案，旨在加速可扩展，可靠和安全的生成AI模型开发。 ARTICUL8使用SageMaker HyperPod来有效地培训大型语言模型（LLM），以代表性的数据，并使用其可观察性和弹性功能，以使训练环境在较长的培训工作期间保持稳定。 sagemaker高架能提供以下功能：在模型训练有效的群集利用过程中，通过可观察性和绩效监控的模型实验，使用流线型基础架构编排使用SLURM和Amazon Elastic Kubernetes服务（Amazon Eks interproter8是ARTPRARISE 8 artproter8 artecul8 artecul8 artproter8 artproter8 with artproter8 artpeR8 at artpeR8 ats artpeR8）通过开发自主生产的产品来采用。例如，他们发现，大多数通用的LLM通常在提供现实世界业务挑战所需的准确性，效率和特定于领域的知识方面通常不足。与通用模型相比，他们开创了一组DSM，这些DSM具有两倍的精度和完整性。 （有关更多de
功能 开发 分布式 通用的 训练 完整性 Amazon 模型 cluster 生产的 artproter8 SageMaker training 两倍的 工作期 提高 AI Articul8 工作期间 准确性 artpeR8 效率 通用模型 安全的 使用 可观察性 两倍 流线型 有效的 自动化 挑战 利用率 HyperPod 监控的 提供 产品 生产率 所需的