亚马逊AWS官方博客
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利用全新的 Amazon SageMaker HyperPod 灵活训练计划，满足训练时间表和预算需求
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
Amazon推出SageMaker HyperPod训练计划，帮助数据科学家高效训练大型模型，最多可缩短40%的训练时间。该服务支持分布式训练和弹性功能，用户可优化计算资源并自动管理训练过程，简化操作。该计划已在多个AWS区域上线。
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关键要点
- Amazon推出SageMaker HyperPod训练计划，旨在帮助数据科学家高效训练大型基础模型。
- 该服务可将训练时间缩短高达40%，支持分布式训练和弹性功能。
- 用户可以优化计算资源并自动管理训练过程，简化操作。
- 训练计划可在AWS控制台创建，支持选择训练日期、实例类型和数量。
- 训练计划分为两个阶段，用户需在12小时内预付费用。
- SageMaker HyperPod的计算资源在可用性暂停后自动恢复，并在计划结束时自动终止。
- 该计划已在多个AWS区域上线，包括美国东部和西部。
- 用户可通过Amazon SageMaker AI控制台试用HyperPod训练计划，并提供反馈。
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延伸问答
Amazon SageMaker HyperPod训练计划的主要功能是什么？
该计划旨在帮助数据科学家高效训练大型基础模型，最多可缩短40%的训练时间，并支持分布式训练和弹性功能。
如何创建一个SageMaker HyperPod训练计划？
用户需在Amazon SageMaker AI控制台中选择训练计划，设置训练日期、实例类型和数量，然后创建训练计划。
SageMaker HyperPod训练计划的费用如何处理？
用户需在12小时内预付训练计划的费用，费用包括两个阶段的总价。
SageMaker HyperPod训练计划支持哪些AWS区域？
该计划已在美国东部（弗吉尼亚州北部、俄亥俄州）和美国西部（俄勒冈州）上线。
SageMaker HyperPod如何优化计算资源？
用户可以根据计算资源的可用性制定训练计划，并在不同的容量块上运行训练工作负载，自动管理训练过程。
SageMaker HyperPod训练计划的计算资源如何管理？
计算资源在可用性暂停后会自动恢复，并在训练计划结束时自动终止，确保无需人工干预。
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