Amazon Web Services (AWS)は、基盤モデル（FM）開発のために堅牢性を核として設計された専用インフラストラクチャであるAmazon SageMaker HyperPodでのAmazon Elastic Kubernetes Service (EKS)のサポートを発表しました。この新しい機能により、お客様はEKSを使用してHyperPodクラスターをオーケストレーションできるようになり、Kubernetesの力と、大規模モデルのトレーニング向けに設計されたAmazon SageMaker HyperPodの回復力のある環境を組み合わせることができます。Amazon SageMaker HyperPodは、1,000を超える人工知能（AI）アクセラレータ全体で効率的にスケールするのに役立ち、トレーニング時間を最大40％短縮します。

特に私の目を引いたのは、この統合が今日の多くの組織が直面している重要な課題、つまり大規模な基盤モデルのトレーニングをどのように解決するかということです。トレーニングプロセスは、多くの場合、リソースを大量に消費し、時間がかかるため、専門のインフラストラクチャが必要です。Amazon EKSをSageMaker HyperPodと統合することで、AWSは、Kubernetesの柔軟性と管理機能を提供しながら、トレーニング時間を大幅に短縮できる堅牢でスケーラブルなソリューションを提供します。

この統合の主な利点の1つは、回復力の強化です。詳細なヘルスチェック、自動ノードリカバリ、ジョブの自動再開機能により、SageMaker HyperPodは大規模または長時間実行されるジョブの uninterrupted trainingを保証します。Kubernetes環境向けに設計されたオプションのHyperPod CLIを使用すると、ジョブ管理を合理化できますが、顧客は独自のCLIツールを使用することもできます。Amazon CloudWatch Container Insightsとの統合により、高度な可観測性が提供され、クラスターのパフォーマンス、状態、および使用状況に関するより深い洞察が得られます。

さらに、この統合により、リソースの使用においてより大きな柔軟性が得られます。データサイエンティストは、トレーニングタスクと推論タスク全体でコンピューティング能力を効率的に共有できます。既存のAmazon EKSクラスターを使用するか、HyperPodコンピューティングに新しいクラスターを作成してアタッチし、ジョブの送信、キューイング、および監視のための独自のツールを持ち込むことができます。

全体的に、Amazon SageMaker HyperPodでのAmazon EKSのサポートは、基盤モデル開発における大きな進歩を表しています。Kubernetesの力とSageMaker HyperPodの回復力のある環境を組み合わせることで、AWSは、組織がAIの取り組みを加速するのに役立つ、強力で効率的なソリューションを提供します。