AWS 发布 SageMaker HyperPod 管理与治理实践
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AWS 发布 SageMaker HyperPod 管理与治理实践
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，同时保留底层治理控制。AWS 称该方案采用组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，分别对应身份、容量与可观测性策略，使基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目上下文中使用已批准的加速计算资源。 该教程中的指标视图依赖 Amazon CloudWatch Observability EKS 附加组件，该组件要求 2.4.0 或更高版本，且 Kubernetes 工作节点角色需附加 CloudWatchAgentServerPolicy IAM 策略；提供任务治理视图的 Kueue 指标在免费额度之后可能产生 CloudWatch 指标费用。AWS 建议先从一个非生产集群和测试项目开始。
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最新进展10月6日 23:50
Amazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS 介绍如何通过 SageMaker Unified Studio 管理 SageMaker HyperPod 集群，同时保留底层治理控制。文章提出组织、项目、集群、工作负载四层控制模型，分别对应身份、容量与可观测性策略，让基础设施团队继续掌管集群运维，ML 团队在项目上下文中使用已批准的加速计算资源。
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