详细内容或原文请订阅后点击阅览

在Amazon Sagemaker Hyperpod

2025年3月18日 20:00 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇博客文章中，我们探讨了如何将Nemo 2.0与Sagemaker Hyperpod集成，以实现对大型语言模型（LLMS）的有效培训。我们介绍设置过程，并提供逐步指南，以在Sagemaker HyperPod群集上运行NEMO作业。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Abdullahi Olaoye，Akshit Arora和Eliuth Triana Isaza在NVIDIA上所致。企业继续推动生成AI的界限，可扩展和高效的模型培训框架至关重要。 NVIDIA NEMO框架为开发，自定义和部署大规模的AI模型提供了一种强大的端到端解决方案，而Amazon Sagemaker Hyperpod提供了处理多GPU，多N-Node工作负载所需的分布式基础架构，该基础构造无缝地培训了此博客，我们探索了如何与Nemo 2.0进行整体型模型。 （LLMS）。 We cover the setup process and provide a step-by-step guide to running a NeMo job on a SageMaker HyperPod cluster.NVIDIA NeMo Framework OverviewThe NVIDIA NeMo Framework is an end-to-end solution for developing cutting edge generative AI models such as LLMs, vision language models (VLMs), video and speech models, and others.At its core, NeMo Framework provides model builders with:Comprehensive development tools: A complete工具，脚本和经过验证的食谱的生态系统，可以指导用户完成LLM生命周期的每个阶段，从初始数据准备到最终部署。简化自定义：灵活的自定义选项，团队可以使用该选项来将模型用于特定用例，同时维持峰值性能，同时维持峰值的基础结构。 Applications.Enterprise级功能具有内置功能，包括：高级平行性技术优化策略，通过将这些强大功能的功能合并到统一的框架中，NEMO大大降低了与生成AI开发相关的复杂性和成本，通过将这些强大的功能合并到统一的框架中，通过将这些功能强大的功能合并到统一的框架中。 NEMO Framework 2.0是一个灵活的，独立于IDE的基于Python的框架，可以在每个发展中的灵活集成
功能 大规模的 Framework 基础结构 分布式 NEMO 端到端 生成 NVIDIA 功能的 生态系统 峰值的 工作负载 复杂性 模型 维持 脚本 基础 框架 整体型 自定义 大规模 AI 培训 强大的 选项 周期的 生命周期 NeMo 发展中的 相关的 部署 灵活的 统一的 models 验证的 平行性 所需的