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Ausführung von Jobs auf SageMaker HyperPod Clustern, die von Amazon orchestriert wurden EKS
Die folgenden Themen enthalten Verfahren und Beispiele für den Zugriff auf Rechenknoten und die Ausführung von ML-Workloads auf bereitgestellten SageMaker HyperPod Clustern, die mit Amazon orchestriert wurden. EKS Je nachdem, wie Sie die Umgebung auf Ihrem HyperPod Cluster eingerichtet haben, gibt es viele Möglichkeiten, ML-Workloads auf Clustern auszuführen. HyperPod
Tipp
Für praktische Erfahrungen und Anleitungen zur Einrichtung und Verwendung eines mit Amazon EKS orchestrierten SageMaker HyperPod Clusters empfehlen wir die Teilnahme an diesem Amazon EKS Support-Workshop
Benutzer von Data Scientists können grundlegende Modelle trainieren, indem sie das EKS Cluster-Set als Orchestrator für den Cluster verwenden. SageMaker HyperPod Wissenschaftler nutzen die Befehle SageMaker HyperPod CLIkubectl Befehle, um verfügbare SageMaker HyperPod Cluster zu finden, Trainingsjobs (Pods) einzureichen und ihre Workloads zu verwalten. Das SageMaker HyperPod CLI ermöglicht die Einreichung von Jobs mithilfe einer Trainingsjob-Schemadatei und bietet Funktionen zur Jobauflistung, Beschreibung, Stornierung und Ausführung. Wissenschaftler können Kubeflow Training Operator
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