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SageMaker HyperPod ricette
Le SageMaker HyperPod ricette Amazon sono pacchetti di formazione preconfigurati forniti da AWS per aiutarti a iniziare rapidamente la formazione e a perfezionare i modelli di base (FM) disponibili al pubblico di varie famiglie di modelli come Llama, Mistral, Mixtral o. DeepSeek Le ricette automatizzano il ciclo di addestramento end-to-end, incluso il caricamento di set di dati, l’applicazione di tecniche di addestramento distribuito e la gestione dei checkpoint per un recupero più rapido dai guasti.
SageMaker HyperPod le ricette sono particolarmente utili per gli utenti che potrebbero non avere una profonda esperienza di apprendimento automatico, poiché eliminano gran parte della complessità legata all'addestramento di modelli di grandi dimensioni.
È possibile eseguire le ricette all'interno SageMaker HyperPod o come processi di SageMaker formazione.
Le tabelle seguenti vengono mantenute nel SageMaker HyperPod GitHub repository e forniscono le informazioni più aggiornate sui modelli supportati per il pre-training e la messa a punto, sulle rispettive ricette e script di avvio, sui tipi di istanza supportati e altro ancora.
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Per l’elenco più aggiornato dei modelli, delle ricette e degli script di avvio supportati per il preaddestramento, consulta la tabella di preaddestramento
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Per l’elenco più aggiornato dei modelli, delle ricette e degli script di avvio supportati per il fine-tuning, consulta la tabella di fine-tuning
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Per SageMaker HyperPod gli utenti, l'automazione dei flussi di lavoro di formazione end-to-end deriva dall'integrazione dell'adattatore di formazione con le ricette. SageMaker HyperPod L'adattatore di formazione è basato sul NeMo framework NVIDIA
Puoi anche addestrare un tuo modello definendo una ricetta personalizzata.
Per iniziare con un tutorial, consulta Esercitazioni.
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