AWS 介绍 HyperPod Data Capture 构建模型改进闭环
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AWS 介绍 HyperPod Data Capture 构建模型改进闭环
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AI 综述
AWS 发布教程，介绍如何用 SageMaker HyperPod 的 Data Capture 能力搭建模型改进闭环：在端点、负载均衡器和模型 Pod 三个层级记录线上推理的输入输出并写入 S3，再用这些数据训练模型。 该能力目前适用于已部署 inference operator 的 SageMaker HyperPod 集群；若要在同一集群完成训练闭环，还需添加 amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator EKS 插件。教程中的训练任务启动时会安装三个 Python 包，训练节点需具备出站互联网访问（如通过 NAT 网关），从 Docker Hub 拉取 vllm/vllm-openai 镜像同样需要联网。
AI 根据报道生成 · 7 小时前更新
最新进展11月14日 02:01
用 SageMaker HyperPod Data Capture 搭建模型改进飞轮报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AWS Machine Learning Blog用 SageMaker HyperPod Data Capture 搭建模型改进飞轮
AWS 介绍 SageMaker HyperPod 新增的 Data Capture 能力，可在端点、负载均衡器和模型 Pod 三个层级记录线上推理的输入输出并写入 S3。
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