Amazon SageMaker HyperPod 훈련 연산자를 사용하면 Kubernetes 워크로드를 통해 기계 학습 훈련 워크로드를 배포하고 관리하는 방법을 시연한다. 이 연산자는 Kubernetes 워크로드를 위한 훈련 내구성을 향상시키며 정확한 복구 및 사용자 정의 모니터링 기능을 통해 훈련을 강화한다. Amazon SageMaker HyperPod 훈련 연산자는 대규모 GPU 클러스터 전체에 분산 훈련을 효율적으로 관리하여 중앙 집중식 훈련 프로세스 모니터링, 세밀한 프로세스 복구, 느려진 작업 감지 등의 이점을 제공한다. 이를 통해 복구 시간을 수십 분에서 몇 초로 줄일 수 있다.

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