Construcción de Modelos Fundamentales Amazon Nova con SageMaker HyperPod

Resumen

Descubre cómo Amazon aprovecha la infraestructura y las herramientas de SageMaker HyperPod para desarrollar Modelos Fundación Nova, explorando el entrenamiento distribuido, la observabilidad y soluciones de inferencia rentables.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Fundación Nova de Amazon
Visión general de los Modelos de Fundación Nova
Importancia y aplicaciones de los modelos de fundación
• Descripción general de Amazon SageMaker HyperPod
Introducción a SageMaker HyperPod
Características clave y ventajas
Componentes de infraestructura
• Configuración del Entorno de SageMaker HyperPod
Requisitos previos y asignación de recursos
Configuración e implementación del entorno
• Desarrollo de Modelos de Fundación Nova con SageMaker HyperPod
Diseño y arquitectura del modelo
Mejores prácticas para aprovechar las herramientas de SageMaker
• Entrenamiento Distribuido en SageMaker HyperPod
Fundamentos del entrenamiento distribuido
Implementación del entrenamiento distribuido con SageMaker
Escalar modelos de manera eficiente
• Observabilidad en el Entrenamiento de Modelos
Monitorización y registro con SageMaker
Diagnóstico y resolución de problemas en procesos de entrenamiento
Herramientas para mejorar la visibilidad del entrenamiento de modelos
• Soluciones de Inferencia Rentables
Optimización de costos de inferencia con SageMaker
Implementación de modelos para una inferencia eficiente
Utilización de características de SageMaker para la gestión de costos
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Ejemplos del mundo real de los Modelos de Fundación Nova
Lecciones aprendidas de casos de uso en la industria
• Conclusión y Tendencias Futuras
Puntos clave de la construcción de Modelos de Fundación Nova
Tendencias emergentes en IA y desarrollo de modelos a gran escala

Asignaturas

Programación