As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Opções de infraestrutura
<a name="customizing-models-infrastructure"></a>

O Amazon SageMaker AI oferece três opções de infraestrutura para personalização de modelos. Escolha com base em seus requisitos de controle, escala e acesso à capacidade. Por exemplo, se você reservou capacidade computacional por meio dos planos de treinamento flexíveis da [ SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/reserve-capacity-with-training-plans.html), poderá usar as receitas de personalização para executar trabalhos de personalização em sua capacidade reservada. A diferença está na forma como os recursos computacionais são gerenciados.

****As receitas são configurações de treinamento pré-configuradas que funcionam com trabalhos de treinamento de SageMaker IA e. HyperPod Eles automatizam o carregamento do conjunto de dados, o treinamento distribuído e o gerenciamento de pontos de verificação. Veja [ SageMaker as receitas ](https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes) no GitHub site emGitHub.


| Opção | O que é | Interfaces | Melhor para | 
| --- | --- | --- | --- | 
| [Personalização de modelos sem servidor](customize-model.md) | Totalmente gerenciado, sem seleção de instâncias. Infraestrutura provisionada e lançada automaticamente. | UI do Studio, Python SDK (SFTtrainer, DPOTrainer etc.) | Experimentação rápida, trabalhos de produção sem sobrecarga operacional | 
| [SageMaker Empregos de treinamento em IA](customizing-models-training-jobs.md) | Trabalhos efêmeros em que você seleciona o tipo e a contagem de instâncias. Instâncias liberadas após o treinamento. | Receitas, Python SDK () ModelTrainer | Configurações de instância personalizadas, configurações distribuídas avançadas | 
| [HyperPod](customizing-models-hyperpod.md) | Clusters persistentes com detecção e recuperação automáticas de falhas. Os clusters permanecem disponíveis em todos os trabalhos. | Receitas, HP-CLI | Large-scale treinamento, trabalhos de longa duração, fluxos de trabalho com várias tarefas |