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SageMaker HyperPod クラスターのカスタム Amazon マシンイメージ (AMIs)
Amazon SageMaker HyperPod が提供するベース Amazon マシンイメージ (AMIs) を使用して、カスタム AMIs を構築できます。カスタム AMI を使用すると、事前設定されたソフトウェアスタック、ドライバーのカスタマイズ、独自の依存関係、セキュリティエージェントを使用して、AI ワークロード専用の環境を作成できます。この機能を使用すると、ライフサイクル設定スクリプトを使用して起動後の複雑なブートストラップが不要になります。
カスタム AMIs、SageMaker HyperPod のインフラストラクチャ機能とスケーリングの利点を活用しながら、さまざまなステージの環境を標準化し、起動時間を短縮し、ランタイム環境を完全に制御できます。これにより、SageMaker HyperPod の最適化されたベースランタイムを活用しながら、AI インフラストラクチャの制御を維持できます。
SageMaker HyperPod のパフォーマンスチューニングされたベースイメージを構築するには、分散トレーニングのすべての利点を維持しながら、セキュリティエージェント、コンプライアンスツール、および特殊なライブラリを追加します。この機能を使用すると、インフラストラクチャの最適化と組織のセキュリティポリシーの間で以前に必要な選択肢がなくなります。
カスタム AMI エクスペリエンスは、確立されたエンタープライズセキュリティワークフローとシームレスに統合されます。セキュリティチームは、SageMaker HyperPod のパブリック AMIs をベースとして使用して強化されたイメージを構築し、AI プラットフォームチームは SageMaker HyperPod APIs を使用してクラスターを作成または更新するときにこれらのカスタム AMIs を指定できます。APIs、イメージの互換性を検証し、必要なアクセス許可を処理し、下位互換性を維持し、既存のワークフローが引き続き機能するようにします。セキュリティプロトコルが厳格な組織は、ライフサイクルスクリプトを使用して実行時にセキュリティエージェントをインストールするというエラーが発生しやすい代替手段を排除できます。カスタム AMIs は、組織がプロトコルを SageMaker HyperPod の制限に適応させるのではなく、エンタープライズセキュリティプラクティスに合わせることで、重要な AI ワークロードを実行するセキュリティ意識の高い組織の導入に対する共通の障壁を排除します。
パブリック AMIs「」を参照してくださいパブリック AMI リリース。HyperPod クラスターでカスタム AMI の構築と使用を開始する方法については、以下のトピックを参照してください。
