Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Orchestrazione di SageMaker HyperPod cluster con Amazon EKS SageMaker HyperPod è un servizio SageMaker gestito dall'intelligenza artificiale che consente l'addestramento su larga scala di modelli di base su cluster di elaborazione resilienti e di lunga durata, che si integra con Amazon EKS per orchestrare le risorse di calcolo. HyperPod Puoi eseguire lavori di formazione ininterrotti per settimane o mesi su larga scala utilizzando i cluster Amazon EKS con funzionalità di HyperPod resilienza che verificano la presenza di vari guasti hardware e ripristinano automaticamente i nodi difettosi. Le funzionalità principali per gli utenti amministratori del cluster includono quanto segue. + Fornire cluster resilienti e collegarli a un piano di controllo HyperPod EKS + Abilitazione della gestione dinamica della capacità, come l’aggiunta di altri nodi, l’aggiornamento del software e l’eliminazione dei cluster + Abilitazione dell’accesso alle istanze del cluster direttamente tramite `kubectl` o SSM/SSH + Offre [funzionalità di resilienza](sagemaker-hyperpod-eks-resiliency.md), tra cui controlli sanitari di base, controlli sanitari approfonditi, un agente di monitoraggio dello stato di salute e supporto per la ripresa automatica del lavoro PyTorch + [Integrazione con strumenti di osservabilità come Amazon [ CloudWatchContainer Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContainerInsights.html), [Amazon Managed Service for Prometheus e Amazon Managed Grafana](https://docs.aws.amazon.com/prometheus/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Prometheus.html)](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/what-is-Amazon-Managed-Service-Grafana.html) Per gli utenti di data scientist, il supporto EKS abilita quanto segue. HyperPod + Esecuzione di carichi di lavoro containerizzati per la formazione dei modelli di base sul cluster HyperPod + Esecuzione dell'inferenza sul cluster EKS, sfruttando l'integrazione tra ed EKS HyperPod + Sfruttamento della funzionalità di ripresa automatica del lavoro per la formazione [ PyTorch Kubeflow](https://www.kubeflow.org/docs/components/training/user-guides/pytorch/) () PyTorchJob **Nota** Amazon EKS consente l'orchestrazione gestita dall'utente di attività e infrastrutture tramite Amazon EKS SageMaker HyperPod Control Plane. Assicurati che l'accesso degli utenti al cluster tramite l'endpoint Kubernetes API Server segua il principio del privilegio minimo e che l'uscita di rete dal cluster sia protetta. HyperPod Per ulteriori informazioni sulla protezione dell’accesso al server API Amazon EKS, consulta [Control network access to cluster API server endpoint](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/cluster-endpoint.html). Per ulteriori informazioni sulla protezione dell'accesso alla rete su, consulta. HyperPod [Configurazione SageMaker HyperPod con un Amazon VPC personalizzato](sagemaker-hyperpod-prerequisites.md#sagemaker-hyperpod-prerequisites-optional-vpc) L'architettura di alto livello del supporto di Amazon EKS HyperPod prevede una mappatura 1 a 1 tra un cluster EKS (piano di controllo) e un HyperPod cluster (nodi di lavoro) all'interno di un VPC, come mostrato nel diagramma seguente. ![\[EKS and HyperPod VPC architecture with control plane, cluster nodes, and Servizi AWS.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/hyperpod-eks-diagram.png)