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Vous pouvez lancer des charges de travail de machine learning sur des SageMaker HyperPod clusters Amazon et consulter les informations relatives aux HyperPod clusters dans Amazon SageMaker Studio. La visibilité accrue sur les détails du cluster et les indicateurs matériels peut aider votre équipe à identifier le bon candidat pour vos charges de travail préalables à la formation ou pour affiner les charges de travail.
Un ensemble de commandes est disponible pour vous aider à démarrer lorsque vous lancez Studio IDEs sur un HyperPod cluster. Vous pouvez travailler sur vos scripts de formation, utiliser des conteneurs Docker pour les scripts de formation et soumettre des tâches au cluster, le tout depuis le Studio IDEs. Les sections suivantes fournissent des informations sur la façon de configurer cela, de découvrir les clusters et de surveiller leurs tâches, d'afficher les informations sur les clusters et de se connecter aux HyperPod clusters IDEs dans Studio.
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