內建演算法的執行個體類型

對於訓練和託管 Amazon SageMaker 演算法，建議使用下列 Amazon EC2執行個體類型：

大多數 Amazon SageMaker 演算法都經過設計，以利用GPU運算進行訓練。對於大多數演算法訓練，我們支援 P2, P3, G4dn和 G5 GPU執行個體。儘管每個執行個體的成本較高，但GPUs訓練速度更快，使它們更具成本效益。例外有註明在本教學中。

何種硬體組態最能發揮效率，資料的大小和類型有很大的影響。當相同的模型要不斷循環訓練時，最初在多種執行個體類型上進行測試，可找出長程下來最具成本效益的組態。此外，在 上進行最高效訓練GPUs的演算法GPUs可能不需要有效率的推論。請進行實驗，找出最具效率的解決方案。若要取得自動執行個體建議或執行自訂負載測試，請使用 Amazon SageMaker Inference Recommender 。

如需 SageMaker 硬體規格的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker ML 執行個體類型 。