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Benutzerdefinierte Amazon Machine Images (AMIs) für Cluster SageMaker HyperPod
Mithilfe von Amazon Machine Images (AMIs) -Basis-AMIs, die von Amazon bereitgestellt und veröffentlicht werden SageMaker HyperPod, können Sie benutzerdefinierte AMIs erstellen. Mit einem benutzerdefinierten AMI können Sie spezielle Umgebungen für KI-Workloads mit vorkonfigurierten Software-Stacks, Treiberanpassungen, proprietären Abhängigkeiten und Sicherheitsagenten erstellen. Diese Funktion macht komplexes Bootstrapping nach dem Start mithilfe von Skripten zur Lebenszykluskonfiguration überflüssig.
Mit benutzerdefinierten AMIs können Sie Umgebungen in verschiedenen Phasen standardisieren, die Startzeiten verkürzen und die volle Kontrolle über Ihre Laufzeitumgebung behalten, während Sie gleichzeitig die Infrastrukturfunktionen und Skalierungsvorteile nutzen SageMaker HyperPod. Auf diese Weise behalten Sie die Kontrolle über Ihre KI-Infrastruktur und profitieren gleichzeitig von der optimierten SageMaker HyperPod Basislaufzeit.
Sie können auf den SageMaker HyperPod leistungsoptimierten Basis-Images aufbauen, indem Sie Sicherheitsagenten, Compliance-Tools und spezielle Bibliotheken hinzufügen und gleichzeitig alle Vorteile verteilter Schulungen beibehalten. Durch diese Funktion entfällt die bisher erforderliche Wahl zwischen Infrastrukturoptimierung und organisatorischen Sicherheitsrichtlinien.
Das maßgeschneiderte AMI-Erlebnis lässt sich nahtlos in etablierte Sicherheitsworkflows von Unternehmen integrieren. Sicherheitsteams erstellen gehärtete Images auf der Grundlage SageMaker HyperPod der öffentlichen AMIs. KI-Plattformteams können diese benutzerdefinierten AMIs bei der Erstellung oder Aktualisierung von Clustern über die SageMaker HyperPod APIs angeben. Die APIs überprüfen die Bildkompatibilität, verwalten die erforderlichen Berechtigungen und gewährleisten die Abwärtskompatibilität, sodass bestehende Workflows weiterhin funktionieren. Unternehmen mit strengen Sicherheitsprotokollen können die fehleranfällige Alternative der Installation von Sicherheitsagenten zur Laufzeit durch Lebenszyklusskripte vermeiden. Indem sie sich an den Sicherheitspraktiken der Unternehmen orientieren, anstatt Unternehmen zu zwingen, ihre Protokolle an SageMaker HyperPod die Einschränkungen anzupassen, beseitigen benutzerdefinierte AMIs ein übliches Hindernis für die Einführung sicherheitsbewusster Organisationen, die kritische KI-Workloads ausführen.
Versionshinweise zu Updates der öffentlichen AMIs finden Sie unter Öffentliche AMI-Veröffentlichungen. Informationen zu den ersten Schritten beim Erstellen eines benutzerdefinierten AMI und dessen Verwendung in Ihren HyperPod Clustern finden Sie in den folgenden Themen.
