亞馬遜推出 SageMaker HyperPod，簡化 LLM 模型的訓練和微調
背景
在亞馬遜 AWS 雲端計算部門於 re:Invent 大會上，宣布推出 SageMaker HyperPod，這是一項新的專為訓練和微調大型語言模型（LLMs）而設的服務。SageMaker HyperPod 現已正式推出。重點功能
Ankur Mehrotra 表示 SageMaker HyperPod 是一個分散式叢集，具有加速實例，並且經過最佳化，可用於爭議訓練。使用者可以有效地在叢集中分發模型和資料，從而加快訓練過程。此外 SageMaker HyperPod 允許使用者頻繁儲存檢查點，並在不需從頭開始的情況下暫停、分析和最佳化訓練過程。此服務還包括多個故障保護功能，以防止 GPU 發生故障導致整個訓練過程失敗。使用情況
使用者可以選擇在亞馬遜自有的定制 Trainium（現在還有 Trainium 2）晶片或基於 Nvidia 的 GPU 實例上進行訓練，包括使用 H100 處理器的實例。亞馬遜承諾，HyperPod 可使訓練過程加速高達 40%。公司已經在使用 SageMaker 構建 LLMs 方面具有一定經驗，例如，Falcon 180B 模型就是在 SageMaker 上使用數千個 A100 GPU 進行訓練的。使用者評價
Perplexity AI 的聯合創始人兼執行長 Aravind Srinivas 表示他的公司在私人測試版中獲得了對這項服務的早期存取。他指出，他的團隊最初對於在 AWS 上進行訓練和微調模型持懷疑態度。然而當工程師們開始測試這項服務後，他們發現很容易獲得亞馬遜的支援，並獲得了足夠的 GPU 用於 Perplexity 的使用情況。他還強調 AWS HyperPod 團隊在加速存取 NVIDIA 顯示卡的過程中投入了大量精力。意見
技術進步與機會
這項新的 SageMaker HyperPod 服務為機器學習領域帶來了新的技術進步和商業機會。隨著語言生成人工智慧（AI）的興起以及對大型語言模型的需求不斷增加，將訓練和微調這些模型的過程簡化並加快速度尤為重要。有效利用資源
亞馬遜 SageMaker HyperPod 的 40%訓練加速對於大型企業和機器學習團隊的開發速度和成本效益具有重大意義。這一加速將幫助使用者更有效地利用計算資源，節省時間和金錢。建議
採用新技術
對於企業和團隊來說應該積極採用新的機器學習技術和服務，如 SageMaker HyperPod，以提高生產力並保持競爭優勢。與供應商合作
與 AWS 等技術公司合作，測試其最新的機器學習服務，將有助於理解其實際應用情況，並為未來的技術發展做好準備。 這項新的 SageMaker HyperPod 服務將為企業帶來更多機會，同時也凸顯了在不斷增長的機器學習市場中，不斷創新和投資的重要性。MachineLearning-亞馬遜 SageMaker,HyperPod,LLM 模型,訓練,微調,機器學習
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