Amazon SageMaker HyperPod оптимизирует инференс для AI моделей

Развертывание и масштабирование фундаментальных моделей для генеративного ИИ представляет собой сложные задачи для организаций. Команды часто сталкиваются с трудностями при настройке инфраструктуры, непредсказуемыми паттернами трафика, которые могут привести к избыточному обеспечению или узким местам в производительности, а также с операционными затратами на эффективное управление ресурсами GPU. Эти проблемы приводят к задержкам в выводе на рынок, субоптимальной производительности моделей и завышенным затратам, что делает инициативы по ИИ экономически неустойчивыми в масштабах. В этой статье рассматривается, как Amazon SageMaker HyperPod решает эти задачи, предоставляя комплексное решение для рабочих нагрузок инференса.

Мы подробно расскажем о ключевых возможностях платформы, таких как динамическое масштабирование, упрощенное развертывание и интеллектуальное управление ресурсами. К концу статьи вы поймете, как использовать автоматизированную инфраструктуру HyperPod, функции оптимизации затрат и улучшения производительности, чтобы снизить общую стоимость владения до 40%, одновременно ускоряя развертывание генеративного ИИ от концепции до производства.

Создание кластера – развертывание в один клик. Чтобы создать кластер HyperPod с оркестрацией Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), перейдите на страницу кластеров SageMaker HyperPod в консоли Amazon SageMaker AI. Выберите опцию «Создать кластер HyperPod», затем выберите вариант «Оркестрируется Amazon EKS». Далее выберите либо быстрый, либо пользовательский вариант настройки. Быстрый вариант создает ресурсы по умолчанию, в то время как пользовательский позволяет интегрироваться с существующими ресурсами или настроить конфигурацию под ваши конкретные нужды.

Amazon SageMaker HyperPod предлагает комплексную платформу инференса, объединяющую гибкость Kubernetes с управляемыми сервисами AWS. Вы можете развертывать, масштабировать и оптимизировать модели машинного обучения с надежностью в производстве на протяжении всего их жизненного цикла. Платформа предоставляет гибкие интерфейсы развертывания, продвинутую автоматическую масштабируемость и обширные функции мониторинга.

С архитектурой автоматического масштабирования, которая сочетает KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling) для масштабирования на уровне подов и Karpenter для масштабирования на уровне узлов, HyperPod обеспечивает динамичную и экономически эффективную инфраструктуру, которая масштабируется от нуля до производственных рабочих нагрузок в зависимости от реального спроса. Интеграция между KEDA и Karpenter создает эффективный опыт автоматического масштабирования, позволяя вам сократить затраты на инфраструктуру до нуля в периоды без трафика, при этом поддерживая возможность быстрого масштабирования при возобновлении трафика.