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Trainingsjobs auf einem heterogenen Cluster ausführen
Mithilfe der Funktion für heterogene Cluster von SageMaker Training können Sie einen Trainingsjob mit mehreren Typen von ML-Instances ausführen, um die Ressourcen für verschiedene ML-Trainingsaufgaben und -zwecke besser skalieren und nutzen zu können. Wenn bei Ihrem Trainingsauftrag auf einem Cluster mit GPU-Instances beispielsweise eine geringe GPU-Auslastung und CPU-Engpässe aufgrund von CPU-intensiven Aufgaben auftreten, kann die Verwendung eines heterogenen Clusters dazu beitragen, CPU-intensive Aufgaben auszulagern, indem kostengünstigere CPU-Instance-Gruppen hinzugefügt, solche Engpässe behoben und eine bessere GPU-Auslastung erreicht werden.
Anmerkung
Diese Funktion ist im SageMaker Python SDK v2.98.0 und höher verfügbar.
Anmerkung
Diese Funktion ist in den Klassen SageMaker AI PyTorch
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