How Amazon Search increased ML training twofold using AWS Batch for Amazon SageMaker Training jobs
在本文中，我们向您展示 Amazon Search 如何利用 AWS Batch 进行 SageMaker 训练作业来优化 GPU 实例利用率。该托管解决方案使我们能够在 P5、P4 等 GPU 加速实例系列上协调机器学习 (ML) 训练工作负载。我们还将提供用例实现的分步演练。
Serverless deployment for your Amazon SageMaker Canvas models
在这篇文章中，我们将介绍如何采用 SageMaker Canvas 中构建的 ML 模型并使用 SageMaker Serverless Inference 进行部署，帮助您快速高效地从模型创建到生产就绪的预测，而无需管理任何基础设施。该解决方案演示了一个完整的工作流程，从将经过训练的模型添加到 SageMaker 模型注册表，到创建无服务器端点配置，再到部署根据需求自动扩展的端点。
Accelerate large-scale AI training with Amazon SageMaker HyperPod training operator
在这篇文章中，我们演示了如何使用 Amazon SageMaker HyperPod 训练操作器部署和管理机器学习训练工作负载，该操作器通过精确恢复和可定制的监控功能增强 Kubernetes 工作负载的训练弹性。 Amazon SageMaker HyperPod 训练运算符通过有效管理跨大型 GPU 集群的分布式训练来帮助加速生成式 AI 模型开发，提供集中训练过程监控、精细过程恢复和挂起作业检测等优势，可将恢复时间从数十分钟缩短到几秒钟。
GE advances on RISE’s dust ingestion, installation testing
需要订阅 Scott Hamilton Arjan Hageman。图片来源：GE 航空航天公司。 2025 年 10 月 16 日，© Leeham News：GE 航空航天公司已开始对其 RISE 开放式风扇发动机进行粉尘吸入测试，这是该公司有史以来最早进行的测试。该公司告诉... 阅读更多GE 在 RISE 的粉尘吸收、安装测试方面取得的进展首先出现在 Leeham News and Analysis 上。
Splash Music transforms music generation using AWS Trainium and Amazon SageMaker HyperPod
在这篇文章中，我们展示了 Splash Music 如何通过在 Amazon SageMaker HyperPod 上结合使用其先进的 HummingLM 模型和 AWS Trainium，为 AI 驱动的音乐创作设定新标准。作为 2024 年 AWS Generative AI Accelerator 中入选的初创公司，Splash Music 与 AWS Startups 和 AWS GenAIIC 密切合作，以快速跟踪创新并加速其音乐生成 FM 开发生命周期。
Scala development in Amazon SageMaker Studio with Almond kernel
本文提供了有关将 Almond 内核集成到 SageMaker Studio 的综合指南，为平台内的 Scala 开发提供了解决方案。
Use Amazon SageMaker HyperPod and Anyscale for next-generation distributed computing
在这篇文章中，我们演示了如何将 Amazon SageMaker HyperPod 与 Anyscale 平台集成，以解决构建和部署大规模 AI 模型时的关键基础设施挑战。该组合解决方案通过高性能硬件、持续监控以及与领先的 AI 计算引擎 Ray 的无缝集成，为分布式 AI 工作负载提供强大的基础设施，使组织能够缩短上市时间并降低总体拥有成本。
