Amazon ha lanzado SageMaker HyperPod, una innovadora infraestructura diseñada para revolucionar el entrenamiento y la inferencia de modelos de aprendizaje automático (ML) a gran escala. Esta solución promete simplificar la construcción y optimización de infraestructuras de ML, logrando reducir el tiempo de entrenamiento hasta en un 40%.
SageMaker HyperPod se enfoca en crear clústeres persistentes con resiliencia incorporada, ofreciendo un control detallado sobre la infraestructura. Los usuarios pueden acceder a las instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) mediante SSH, optimizando tareas clave como el entrenamiento y ajuste fino, gestionando clústeres con cientos o miles de aceleradores de IA. Además, se garantiza la adherencia a políticas de seguridad y normas operativas corporativas.
Una característica destacada es el soporte para Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) junto con la «provisión continua». Este enfoque aumenta la escalabilidad al permitir provisiones parciales y actualizaciones en marcha, así como el escalado concurrente, ofreciendo flexibilidad operativa sin precedentes.
La plataforma también soporta Amazon Machine Images (AMIs) personalizadas, permitiendo preconfigurar pilas de software y agentes de seguridad. Esto es crucial para empresas que necesitan cumplir con estándares operativos y de seguridad específicos.
Con la provisión continua, los equipos de ML pueden comenzar entrenamientos y despliegues con los recursos disponibles mientras la plataforma completa la provisión, reduciendo significativamente los tiempos de espera.
La posibilidad de usar AMIs personalizadas ofrece un control preciso para alinear ambientes de ML con estándares corporativos, acelerando iniciativas de inteligencia artificial y reduciendo la carga operativa.
En síntesis, las mejoras de SageMaker HyperPod fortalecen la escalabilidad y personalización de la infraestructura de ML, proporcionando a las empresas herramientas avanzadas para optimizar sus procesos de desarrollo en un entorno en rápida evolución.
