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On-Demand Prenotazioni di capacità e blocchi di capacità per ML
Prenotazioni della capacità ti permette di prenotare la capacità di elaborazione per le istanze Amazon EC2 in una zona di disponibilità specifica. Esistono due tipi di prenotazioni della capacità per casi d'uso differenti.
Tipi di prenotazioni della capacità
Per organizzare le prenotazioni di capacità in raccolte logiche, consulta Gruppi di risorse per le prenotazioni di capacità.
Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso comuni per On-Demand Capacity Reservations:
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Scalabilità degli eventi: crea prenotazioni di On-Demand capacità prima degli eventi aziendali critici per assicurarti di poter scalare quando necessario.
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Requisiti normativi e disaster recovery: utilizza On-Demand Capacity Reservations per soddisfare i requisiti normativi in materia di alta disponibilità e riserva la capacità in una zona o regione di disponibilità diversa per il disaster recovery.
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Condivisione della capacità inutilizzata: utilizza le prenotazioni di capacità interrompibile per rendere disponibile la capacità inutilizzata per altri carichi di lavoro all'interno del tuo account, mantenendo il controllo per recuperarla quando necessario.
Di seguito sono elencati alcuni casi d'uso comuni di Blocchi di capacità per ML:
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Addestramento e messa a punto dei modelli di machine learning (ML): ottieni un accesso ininterrotto alle istanze GPU che hai prenotato per completare l'addestramento e la messa a punto dei modelli di ML.
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Esperimenti e prototipi di ML: esegui esperimenti e crea prototipi che richiedono istanze GPU per brevi periodi.
Quando utilizzare Capacity Reservation On-Demand
Utilizza On-Demand Capacity Reservations se hai requisiti di capacità rigorosi e i tuoi carichi di lavoro aziendali critici attuali o futuri richiedono una garanzia della capacità. Con On-Demand Capacity Reservations, puoi assicurarti di avere sempre accesso alla capacità di Amazon EC2 che hai riservato per tutto il tempo necessario.
Quando utilizzare Blocchi di capacità per ML
Utilizza Blocchi di capacità per ML quando devi assicurarti di avere accesso ininterrotto alle istanze GPU per un periodo di tempo definito a partire da una data futura. I blocchi di capacità sono ideali per addestrare e perfezionare i modelli di ML, per brevi cicli di sperimentazione e per gestire i picchi temporanei della domanda di inferenza in futuro. Con Blocchi di capacità puoi assicurarti di avere accesso alle risorse GPU in una data specifica per eseguire i tuoi carichi di lavoro ML.
