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KI-generiert1 Min.

Amazon SageMaker HyperPod führt verwaltete Ray-Unterstützung auf Amazon EKS ein

Amazon SageMaker HyperPod bietet nun eine verwaltete Ray-Unterstützung auf Amazon EKS für verteiltes Training und beschleunigte Inferenz.

Dieser Beitrag wurde KI-generiert und automatisch veröffentlicht. Einordnung, Kennzeichnung und alle Quellen am Beitragsende.

(KI-generiertes Symbolbild: Gemini / AI Connect)

Amazon SageMaker HyperPod stellt ab sofort eine verwaltete Ray-Unterstützung auf Amazon EKS bereit. Nutzer können Ray-Cluster direkt erstellen sowie überwachen und profitieren dabei von einer integrierten Systembeobachtung. Die Bereitstellung stützt sich vollständig auf das quelloffene KubeRay und standardisierte Ray-APIs.

Für die Entwicklung lassen sich Notebooks aus JupyterLab und dem Code Editor nahtlos an aktive Cluster anbinden. Aus SageMaker Studio heraus können Sie widerstandsfähiges verteiltes Training sowie beschleunigte Inferenzprozesse initiieren und ausführen.

Was heißt das für Sie?

Die native Anbindung von Ray an SageMaker HyperPod erleichtert es Entwicklern, rechenintensive Workloads ohne manuelle Cluster-Konfiguration zu skalieren. Durch die Unterstützung von KubeRay und Standard-APIs können bestehende Ray-Skripte direkt in SageMaker Studio für verteiltes Training und Inferenz weiterverwendet werden.

Belege

Solide belegt
46/100

  • Amazon SageMaker HyperPod bietet jetzt verwaltete Ray-Unterstützung auf Amazon EKS.

    eine Quelle
    Zitat

    „Amazon SageMaker HyperPod now offers managed Ray support on Amazon EKS.“

    AWS, Machine Learning

  • Nutzer können Ray-Cluster erstellen, überwachen, Notebooks verknüpfen und vorgefertigte Observability-Funktionen nutzen.

    eine Quelle
    Zitat

    „Create and monitor Ray clusters, connect JupyterLab and Code Editor notebooks to live clusters, get out-of-the-box observability,“

    AWS, Machine Learning

  • Aus SageMaker Studio lassen sich verteiltes Training und beschleunigte Inferenz über KubeRay und Ray-APIs ausführen.

    eine Quelle
    Zitat

    „run resilient distributed training and accelerated inference from SageMaker Studio, all with open-source KubeRay and standard Ray APIs.“

    AWS, Machine Learning

Quellen

Der Beleg-Score wird berechnet, nicht handgesetzt: aus Vertrauensgrad, Quellenzahl und dem Anteil verifizierter Aussagen.

Quelle & Transparenz

Stand: 24. August 2026

KI-generiertKI-generiert: automatisiert aus geprüften Quellen erstellt und technisch qualitätsgesichert (Quellen-, Zitat- und Zahlenabgleich); keine menschliche Einzelfreigabe vor Veröffentlichung

Quellen
1
Verifizierte Aussagen
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Beleg-Score
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