Construction de modèles de fondation Amazon Nova avec SageMaker HyperPod

Aperçu

Discover how Amazon leverages SageMaker HyperPod's infrastructure and tools to develop Nova Foundation Models, exploring distributed training, observability, and cost-effective inference solutions.

Programme

• Introduction aux modèles de la Fondation Nova d'Amazon
Aperçu des modèles de la Fondation Nova
Importance et applications des modèles de base
• Aperçu d'Amazon SageMaker HyperPod
Introduction à SageMaker HyperPod
Caractéristiques clés et avantages
Composants de l'infrastructure
• Configuration de l'environnement SageMaker HyperPod
Conditions préalables et allocation des ressources
Configuration et mise en place de l'environnement
• Développer des modèles de la Fondation Nova avec SageMaker HyperPod
Conception et architecture des modèles
Meilleures pratiques pour utiliser les outils SageMaker
• Entraînement distribué sur SageMaker HyperPod
Fondamentaux de l'entraînement distribué
Implémentation de l'entraînement distribué avec SageMaker
Redimensionnement efficace des modèles
• Observabilité dans l'entraînement des modèles
Surveillance et journalisation avec SageMaker
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de formation
Outils pour améliorer la visibilité de l'entraînement des modèles
• Solutions d'inférence rentables
Optimisation des coûts d'inférence avec SageMaker
Déploiement de modèles pour une inférence efficace
Utilisation des fonctionnalités de SageMaker pour la gestion des coûts
• Études de cas et applications pratiques
Exemples concrets de modèles de la Fondation Nova
Leçons tirées des cas d'utilisation dans l'industrie
• Conclusion et tendances futures
Points clés de la construction des modèles de la Fondation Nova
Tendances émergentes en IA et développement de modèles à grande échelle

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Matières

Programming