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简化机器学习工作流与Skypilot上的Amazon Sagemaker Hyperpod

2025年7月11日 17:22 33 Comments
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这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础架构解决方案[…]

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Skypilot共同创建者Zhanghao Wu共同撰写。生成AI和基础模型（FMS）的快速发展已大大提高了机器学习（ML）工作量的计算资源需求。现代ML管道需要有效的系统来在加速的计算资源上分配工作负载，同时确保开发人员的生产率仍然很高。组织需要基础设施解决方案，这些解决方案不仅功能强大，而且灵活，有弹性且直接管理。Skypilot是一个开源框架，通过提供统一的抽象层来简化运行ML工作负载，以帮助ML工程师在不管理基础构造基础上的不同计算资源上运行他们的工作量，而无需管理基础结构复杂度。它提供了一个简单的高级界面，用于提供资源，调度作业和管理多个节点的分布式培训。AmazonSagemaker HyperPod是一种专门建立的基础架构，用于开发和部署大型FMS。 Sagemaker Hyperpod不仅提供了创建和使用自己的软件堆栈的灵活性，而且还通过相同的实例放置以及内置的弹性来提供最佳性能。结合了SageMaker Hyperpod的弹性和Skypilot的效率，提供了一个有力的框架来扩展您的生成AI工作负载。在这篇文章中，我们分享了Sagemaker Hyperpod如何与Skypilot合作，正在简化AI开发工作流程。这种集成使我们的先进的GPU基础架构更容易被ML工程师访问，增强生产力和资源利用率。编排机器学习工作Loadskubernetes的挑战由于其可扩展性和丰富的开源工具而变得很受欢迎。 Sagemaker Hyperpod在Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）上精心策划了Kubernetes的力量与设计用于训练大型型号的Sagemaker Hyperpod的弹性环境。亚马逊EK