Configura lo storage per SageMaker HyperPod i cluster orchestrati da Amazon EKS

Accesso e gestione dei dati: i data scientist spesso lavorano con set di dati di grandi dimensioni necessari per addestrare modelli di apprendimento automatico. La specificazione dei parametri di storage nell'invio del lavoro consente loro di definire dove si trovano questi set di dati (ad esempio, bucket Amazon S3, volumi persistenti in Kubernetes) e come accedervi durante l'esecuzione del lavoro.

Ottimizzazione delle prestazioni: l'efficienza dell'accesso ai dati di input può influire in modo significativo sulle prestazioni del lavoro di formazione. Ottimizzando i parametri di archiviazione, i data scientist possono garantire che i dati vengano letti e scritti in modo efficiente, riducendo i colli di bottiglia di I/O.

Controllo dei checkpoint durante la formazione: durante i lavori di formazione di lunga durata, è prassi comune salvare i checkpoint, ossia gli stati intermedi del modello. Ciò consente ai data scientist di riprendere la formazione da un punto specifico in caso di guasto, anziché ricominciare da zero.

Recupero e sperimentazione dei dati: specificando la posizione di archiviazione per i checkpoint, i data scientist possono garantire che questi checkpoint siano archiviati in modo sicuro, potenzialmente in un sistema di archiviazione distribuito che offre ridondanza e alta disponibilità. Questo è fondamentale per riprendersi dalle interruzioni e per sperimentare diverse strategie di allenamento.