AWS 发布 SageMaker HyperPod 跨 Unified Studio 治理实践

AWS 在其机器学习博客中分享了在 SageMaker Unified Studio 中管理 SageMaker HyperPod 集群并保留底层治理控制的方法，聚焦多团队共享大规模训练算力时的多层访问控制、调度与可观测性配置。 文章给出的实践包括：在接入集群前先确定容量账户、消费者与数据账户、区域、网络路径、身份、所有者、工作负载边界与隔离要求，并在接入合同中完整记录审批结果；为 EKS 配置工作负载身份、命名空间、数据权限、网络策略与任务治理，或为 Slurm 配置其原生调度控制后再添加成员；安装 CloudWatch Observability EKS 插件以填充指标视图；已审批的消费者账户使用跨账户角色，需要强隔离时使用专用基础设施。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。