Hoy, Amazon ha presentado una importante actualización para su herramienta SageMaker HyperPod, que ahora permite desplegar modelos base desde Amazon SageMaker JumpStart, además de modelos personalizados desde Amazon S3 o Amazon FSx. Esta mejora facilita a los usuarios entrenar, ajustar y desplegar modelos usando los mismos recursos informáticos de HyperPod, lo que optimiza la utilización de recursos durante todo el ciclo de vida del modelo.
SageMaker HyperPod ofrece una infraestructura robusta y de alto rendimiento diseñada especialmente para el entrenamiento de modelos a gran escala. Desde su introducción en 2023, ha sido adoptada por creadores de modelos base que buscan reducir costos, minimizar tiempos de inactividad y acelerar su lanzamiento al mercado. Con el apoyo de Amazon EKS, los usuarios pueden gestionar sus Clusters HyperPod fácilmente, mejorando la administración de recursos y procesos.
El lanzamiento incluye funciones que aceleran el despliegue de modelos fundacionales, permitiendo desplegar más de 400 modelos con un solo clic desde SageMaker JumpStart. También ofrece opciones para desplegar modelos personalizados de diversas fuentes. Las organizaciones que emplean Kubernetes como parte de su estrategia de IA generativa experimentarán una mayor eficiencia y facilidad de implementación.
El despliegue automatizado según la demanda posibilita que los modelos gestionen picos de tráfico mientras maximizan el uso de recursos en momentos de menor actividad. Además, la gobernanza de tareas de HyperPod permite priorizar las cargas de trabajo de inferencia para asegurar un uso eficiente de los recursos.
Estos avances benefician a distintos tipos de usuarios, desde administradores de sistemas hasta científicos de datos e ingenieros de operaciones de Machine Learning, proporcionando herramientas y métricas que facilitan la observación y gestión de cargas de trabajo de inferencia.
Con estas innovaciones, Amazon SageMaker HyperPod ofrece un camino claro para que las organizaciones optimicen el ciclo de vida de sus modelos de inteligencia artificial, integrando de manera más fluida el entrenamiento y la producción. Este enfoque promete mejorar no solo la eficiencia operativa, sino también la rapidez con la que los modelos se implementan en ambientes productivos.
