Aceleración del entrenamiento e inferencia de modelos fundacionales con Amazon SageMaker HyperPod y Amazon SageMaker Studio
En el actual panorama tecnológico, los modelos de inteligencia artificial generativa se enfrentan a desafíos sin precedentes en cuanto a la escala computacional necesaria para su preentrenamiento. Estos modelos fundamentales, o Foundation Models (FMs), requieren con frecuencia miles de aceleradores trabajando de manera continua durante largos periodos. La gestión de esta complejidad se realiza mediante clústeres de entrenamiento distribuidos, indispensables
