Publicado en: Dec 27, 2023
Nos complace anunciar el lanzamiento de una nueva forma fácil y segura de conectarse de forma remota al entorno de entrenamiento de modelos en Amazon SageMaker para mejorar la observabilidad y acelerar la depuración.
A partir de hoy, puede realizar la depuración remota del código de entrenamiento de modelos que se ejecuta en SageMaker desde su entorno de desarrollo local. Ahora puede diagnosticar fácilmente un trabajo de entrenamiento bloqueado, usar herramientas de línea de comandos para supervisar los recursos informáticos subyacentes, depurar el script de entrenamiento y, a continuación, corregirlo y ejecutarlo rápidamente. Esta nueva capacidad utiliza AWS Systems Manager (SSM) para darle acceso a nivel de shell al contenedor de entrenamiento subyacente. Si utiliza su propia Amazon Virtual Private Cloud (VPC) para su trabajo de entrenamiento de modelos, también puede utilizar AWS PrivateLink para configurar un punto de conexión de VPC para SSM y conectarse a los contenedores de forma privada.
Esta característica ya está disponible en todas las regiones en las que está disponible el entrenamiento de modelos de Amazon SageMaker. Consulte nuestra página de la documentación para obtener más información.