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SageMaker HyperPod 클러스터용 사용자 지정 Amazon 머신 이미지(AMIs)
Amazon SageMaker HyperPod에서 제공하고 공개한 기본 Amazon 머신 이미지(AMIs)를 사용하여 사용자 지정 AMIs 구축할 수 있습니다. 사용자 지정 AMI를 사용하면 사전 구성된 소프트웨어 스택, 드라이버 사용자 지정, 독점 종속성 및 보안 에이전트를 사용하여 AI 워크로드를 위한 특수 환경을 만들 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 수명 주기 구성 스크립트를 사용하여 복잡한 시작 후 부트스트래핑이 필요하지 않습니다.
사용자 지정 AMIs 사용하면 SageMaker HyperPod의 인프라 기능과 확장 이점을 활용하면서 다양한 단계에서 환경을 표준화하고, 시작 시간을 가속화하고, 런타임 환경을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 AI 인프라에 대한 제어를 유지하면서 SageMaker HyperPod의 최적화된 기본 런타임의 이점을 누릴 수 있습니다.
모든 분산 훈련 이점을 유지하면서 보안 에이전트, 규정 준수 도구 및 특수 라이브러리를 추가하여 SageMaker HyperPod 성능 튜닝 기본 이미지를 구축할 수 있습니다. 이 기능은 인프라 최적화와 조직 보안 정책 중에서 이전에 필요한 선택을 제거합니다.
사용자 지정 AMI 환경은 설정된 엔터프라이즈 보안 워크플로와 원활하게 통합됩니다. 보안 팀은 SageMaker HyperPod의 퍼블릭 AMIs 기본으로 사용하여 강화된 이미지를 구축하며, AI 플랫폼 팀은 SageMaker HyperPod API를 통해 클러스터를 생성하거나 업데이트할 때 이러한 사용자 지정 AMIs를 지정할 수 있습니다. APIs APIs 검증하고, 필요한 권한을 처리하고, 이전 버전과의 호환성을 유지하여 기존 워크플로가 계속 작동하도록 합니다. 보안 프로토콜이 엄격한 조직은 수명 주기 스크립트를 통해 런타임에 보안 에이전트를 설치하는 대신 오류가 발생하기 쉬운 대안을 제거할 수 있습니다. 조직이 SageMaker HyperPod의 제한 사항에 맞게 프로토콜을 조정하도록 강제하는 대신 엔터프라이즈 보안 관행에 따라 사용자 지정 AMIs 중요한 AI 워크로드를 실행하는 보안에 민감한 조직의 채택에 대한 일반적인 장벽을 제거합니다.
퍼블릭 AMIs퍼블릭 AMI 릴리스. 사용자 지정 AMI를 빌드하고 HyperPod 클러스터에서 사용하는 방법을 알아보려면 다음 주제를 참조하세요.
