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Tipos de instância para algoritmos internos
Para treinar e hospedar SageMaker algoritmos da Amazon, recomendamos usar os seguintes tipos de EC2 instância da Amazon:
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ml.m5.xlarge, ml.m5.4xlarge, and ml.m5.12xlarge
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ml.c5.xlarge, ml.c5.2xlarge, and ml.c5.8xlarge
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ml.p3.xlarge, ml.p3.8xlarge, and ml.p3.16xlarge
A maioria dos SageMaker algoritmos da Amazon foi projetada para aproveitar as vantagens da GPU computação para treinamento. Para a maioria dos treinamentos de algoritmos, oferecemos suporte às instâncias P2, P3, G4dn e G5. GPU Apesar dos custos mais altos por instância, GPUs treine mais rapidamente, tornando-os mais econômicos. As exceções são observadas neste guia.
O tamanho e o tipo de dados podem ter grande impacto sobre qual configuração de hardware é mais eficaz. Quando o mesmo modelo é treinado de forma recorrente, testes iniciais em uma variedade de tipos de instância podem revelar configurações mais econômicas a longo prazo. Além disso, os algoritmos que treinam com mais eficiência GPUs podem não exigir GPUs uma inferência eficiente. Faça testes para determinar a solução mais econômica. Para obter uma recomendação automática de instância ou realizar testes de carga personalizados, use o Amazon SageMaker Inference Recommender.
Para obter mais informações sobre especificações SageMaker de hardware, consulte Tipos de instância do Amazon SageMaker ML
