أعلنت Amazon Web Services (AWS) عن دعم Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) في Amazon SageMaker HyperPod، وهي بنية أساسية مصممة خصيصًا مع وضع المرونة في جوهرها لتطوير نماذج الأساس (FM). تتيح هذه الإمكانية الجديدة للعملاء تنسيق مجموعات HyperPod باستخدام EKS، مما يجمع بين قوة Kubernetes وبيئة Amazon SageMaker HyperPod المرنة المصممة لتدريب النماذج الكبيرة. يساعد Amazon SageMaker HyperPod على التوسع بكفاءة عبر أكثر من ألف مسرع للذكاء الاصطناعي (AI)، مما يقلل وقت التدريب بنسبة تصل إلى 40٪.
ما أثار اهتمامي بشكل خاص هو كيف أن هذا التكامل يعالج تحديًا كبيرًا يواجهه العديد من المؤسسات اليوم: تدريب نماذج الأساس على نطاق واسع. غالبًا ما تكون عملية التدريب كثيرة الاستخدام للموارد وتستغرق وقتًا طويلاً، مما يتطلب بنية أساسية متخصصة. من خلال دمج Amazon EKS مع SageMaker HyperPod، توفر AWS حلاً قويًا وقابل للتطوير يمكنه تقليل وقت التدريب بشكل كبير مع توفير المرونة وميزات إدارة Kubernetes.
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لهذا التكامل في تعزيز المرونة. من خلال عمليات التحقق المتقدمة للحالة والاسترداد التلقائي للعقدة وإمكانيات الاستئناف التلقائي للوظائف، يضمن SageMaker HyperPod التدريب دون انقطاع للوظائف الكبيرة الحجم أو طويلة الأمد. يمكن تبسيط إدارة الوظائف باستخدام HyperPod CLI الاختياري، المصمم لبيئات Kubernetes، على الرغم من أنه يمكن للعملاء أيضًا استخدام أدوات CLI الخاصة بهم. يوفر التكامل مع Amazon CloudWatch Container Insights إمكانية مراقبة متقدمة، مما يوفر رؤى أعمق لأداء المجموعة وحالتها واستخدامها.
علاوة على ذلك، يوفر التكامل مرونة أكبر في استخدام الموارد. يمكن لعلماء البيانات مشاركة سعة الحوسبة بكفاءة عبر مهام التدريب والاستدلال. يمكنهم استخدام مجموعات Amazon EKS الحالية أو إنشاء مجموعات جديدة وإرفاقها بحوسبة HyperPod، وإحضار أدواتهم الخاصة لتقديم الوظائف والاصطفاف والمراقبة.
بشكل عام، يمثل دعم Amazon EKS في Amazon SageMaker HyperPod تقدمًا كبيرًا في تطوير نماذج الأساس. من خلال الجمع بين قوة Kubernetes وبيئة SageMaker HyperPod المرنة، توفر AWS حلاً قويًا وفعالًا يمكنه مساعدة المؤسسات على تسريع جهود الذكاء الاصطناعي لديها.
