AWS SageMaker重大升级：增强AI模型训练与推理能力
核心升级内容
- 新增可观测性功能：SageMaker HyperPod可检查计算层和网络层状态，当模型性能下降时立即发出警报
- 本地IDE连接功能：支持将本地开发的AI项目无缝部署到平台
- GPU集群性能管理：根据需求模式调度GPU使用，平衡资源与成本
技术细节
-
可观测性改进：
- 解决生成式AI开发者难以定位问题具体层级的痛点
- 仪表板可显示相关指标，帮助分析性能下降原因
-
开发流程优化：
- 新增安全远程执行功能
- 支持本地机器或托管IDE开发后连接SageMaker
-
资源调度创新：
- HyperPod于2023年12月推出
- 可区分日间推理任务和离峰训练任务
- 实现服务器集群的智能管理
市场定位
- 虽在基础模型领域不及Google和Microsoft突出
- 通过Bedrock平台+SageMaker的组合强化企业AI基础设施
- 持续提升在AI企业级市场的竞争力
升级背景
- 2024年起SageMaker成为统一数据源集成中心
- 多数新功能源自用户反馈
- 目标：帮助用户理解模型性能下降原因+增强计算资源控制力
关键数据点：推理任务通常日间执行，训练任务多在离峰时段进行
