Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

SageMaker HyperPod recettes

Mode de mise au point
SageMaker HyperPod recettes - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Utilisez les SageMaker HyperPod recettes Amazon pour commencer à vous former et à peaufiner les modèles de base accessibles au public. Pour consulter les recettes disponibles, consultez la section SageMaker HyperPodrecettes.

Les recettes sont des configurations d'entraînement préconfigurées pour les familles de modèles suivantes :

Vous pouvez exécuter des recettes dans le cadre de tâches de SageMaker formation SageMaker HyperPod ou en tant que telles. Vous utilisez l'adaptateur de SageMaker HyperPod formation Amazon comme cadre pour vous aider à gérer les flux de travail de end-to-end formation. L'adaptateur d'entraînement est basé sur le NeMoframework NVIDIA et le package Neuronx Distributed Training. Si vous êtes habitué à l'utiliser NeMo, le processus d'utilisation de l'adaptateur d'entraînement est le même. L'adaptateur d'entraînement exécute la recette sur votre cluster.

Schéma illustrant le flux de travail des SageMaker HyperPod recettes. Une icône « Recette » en haut permet d'accéder à une boîte « lanceur de HyperPod recettes ». Cette boîte se connecte à une section plus grande intitulée « Cluster : Slurm, K8s,... » contenant trois icônes GPU avec les fichiers de recette associés. Le bas de la section du cluster est intitulé « Entraînez-vous avec un adaptateur d' HyperPod entraînement ».

Vous pouvez également entraîner votre propre modèle en définissant votre propre recette personnalisée.

Les tableaux suivants présentent les recettes prédéfinies et les scripts de lancement SageMaker HyperPod actuellement pris en charge.

Modèles de pré-formation, recettes et scripts de lancement disponibles
Modèle Size Séquence Nœuds Instance Accélérateur Recipe Script
Lama 3.2 11b 8192 4 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.2 90b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.2 1 b 8192 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.2 3b 8192 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 70b 16384 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 70b 16384 64 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 70b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 70b 8192 64 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3 70b 8192 16 ml.trn 1,32 x large AWS TRN lien lien
Lama 3.1 8b 16384 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 8b 16384 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 8b 8192 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 8b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3 8b 8192 4 ml.trn 1,32 x large AWS TRN lien lien
Lama 3.1 8b 8192 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien N/A
Mistral 7b 16384 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mistral 7b 16384 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mistral 7b 8192 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mistral 7b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 22b 16384 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 22b 16384 64 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 22b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 22b 8192 64 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 7b 16384 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 7b 16384 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 7b 8192 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Mixtral 7b 8192 32 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Modèles de réglage précis, recettes et scripts de lancement disponibles
Modèle Méthode Size Durée de la séquence Nœuds Instance Accélérateur Recipe Script
Lama 3.1 QLoRA 405b 131072 2 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 405b 16384 6 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 QLoRA 405b 16384 2 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 405b 16384 6 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 QLoRA 405b 8192 2 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 70b 16384 16 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 70b 16384 2 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 70b 8192 10 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 70b 8192 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 8b 16384 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 8b 16384 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 8b 8192 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 8b 8192 1 ml.p 5,48 x large Nvidia H100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 70b 8192 32 ml.p4d.24xlarge Nvidia A100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 70b 8192 20 ml.p4d.24xlarge Nvidia A100 lien lien
Lama 3.1 SOFT 8b 8192 4 ml.p4d.24xlarge Nvidia A100 lien lien
Lama 3.1 LoRa 8b 8192 1 ml.p4d.24xlarge Nvidia A100 lien lien
Lama 3 SOFT 8b 8192 1 ml.trn 1,32 x large AWS TRN lien lien

Pour démarrer avec un didacticiel, voirDidacticiels.

Rubrique suivante :

Didacticiels

Rubrique précédente :

IAM pour HyperPod
ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.