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On-Demand Kapazitätsreservierungen und Kapazitätsblöcke für ML
Mit Kapazitätsreservierungen können Sie Rechenkapazität für Amazon-EC2-Instances in einer bestimmten Availability Zone reservieren. Es gibt zwei Arten von Kapazitätsreservierungen für unterschiedliche Anwendungsfälle.
Arten von Kapazitätsreservierungen
Informationen zum Organisieren Ihrer Kapazitätsreservierungen in logischen Sammlungen finden Sie unter Ressourcengruppen für Kapazitätsreservierungen.
Im Folgenden sind einige häufige Anwendungsfälle für On-Demand Kapazitätsreservierungen aufgeführt:
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Skalierungsereignisse — Erstellen Sie On-Demand Kapazitätsreservierungen vor Ihren geschäftskritischen Ereignissen, um sicherzustellen, dass Sie bei Bedarf skalieren können.
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Gesetzliche Anforderungen und Notfallwiederherstellung — Verwenden Sie On-Demand Kapazitätsreservierungen, um die gesetzlichen Anforderungen an hohe Verfügbarkeit zu erfüllen, und reservieren Sie Kapazitäten in einer anderen Availability Zone oder Region für die Notfallwiederherstellung.
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Ungenutzte Kapazität gemeinsam nutzen — Verwenden Sie unterbrechbare Kapazitätsreservierungen, um ungenutzte Kapazität für andere Workloads in Ihrem Konto verfügbar zu machen und gleichzeitig die Kontrolle zu behalten, sie bei Bedarf zurückzugewinnen.
Im Folgenden sind einige häufige Anwendungsfälle für Kapazitätsblöcke für ML aufgeführt:
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Modell-Training und Feinabstimmung für Machine Learning (ML) – Erhalten Sie ununterbrochenen Zugriff auf die GPU-Instances, die Sie für das Training und die Feinabstimmung von ML-Modellen reserviert haben.
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ML-Experimente und Prototypen – Führen Sie Experimente durch und erstellen Sie Prototypen, die kurzfristig GPU-Instances erfordern.
Wann sollte die Kapazitätsreservierung verwendet werden On-Demand
Verwenden Sie On-Demand Kapazitätsreservierungen, wenn Sie strenge Kapazitätsanforderungen haben und Ihre aktuellen oder zukünftigen geschäftskritischen Workloads eine Kapazitätssicherung erfordern. Mit On-Demand Kapazitätsreservierungen können Sie sicherstellen, dass Sie immer Zugriff auf die Amazon EC2-Kapazität haben, für die Sie reserviert haben, solange Sie sie benötigen.
Wann sollten Kapazitätsblöcke für ML verwendet werden?
Verwenden Sie Kapazitätsblöcke für ML, wenn Sie sicherstellen müssen, dass Sie ab einem zukünftigen Datum für einen definierten Zeitraum ununterbrochenen Zugriff auf GPU-Instances haben. Kapazitätsblöcke eignen sich ideal für das Training und die Feinabstimmung von ML-Modellen, für kurze Ausführungen von Experimenten und für die Bewältigung eines vorübergehenden Anstiegs der Inferenznachfrage in der Zukunft. Mit Kapazitätsblöcken können Sie sicherstellen, dass Sie zu einem bestimmten Datum Zugriff auf GPU-Ressourcen haben, um Ihre ML-Workloads auszuführen.
