AWS vừa nâng cấp SageMaker với loạt tính năng mới nhằm tối ưu quản lý tài nguyên, tăng khả năng quan sát hiệu năng mô hình AI. Cập nhật này dành cho doanh nghiệp và kỹ sư AI đang sử dụng dịch vụ trên nền tảng AWS.
Những cải tiến nổi bật của AWS SageMaker
SageMaker, nền tảng đào tạo và suy luận mô hình máy học AI của AWS, vừa được nâng cấp với nhiều tính năng mới nhằm hỗ trợ doanh nghiệp phát triển ứng dụng AI hiệu quả hơn. Những bổ sung này giúp khách hàng kiểm soát sâu sát hiệu suất mô hình, tối ưu sử dụng tài nguyên GPU và dễ dàng kết nối môi trường lập trình ưa thích với nền tảng cloud.
Tính năng quan sát và cảnh báo hiệu suất (Observability)
- SageMaker HyperPod cung cấp khả năng giám sát sâu các tầng hệ thống như compute (tính toán) và networking (mạng lưới).
- Kỹ sư có thể theo dõi tình trạng hoạt động, nhận cảnh báo khi mô hình vận hành chậm hoặc phát sinh lỗi.
- Mọi chỉ số sẽ được thể hiện trực quan trên dashboard, giúp rút ngắn đáng kể thời gian xác định và xử lý sự cố.
Kết nối IDE cục bộ với SageMaker
SageMaker nay hỗ trợ kết nối trực tiếp từ Local IDE sang platform. Nhờ đó, các dự án AI xây dựng trên Jupyter Lab, Code Editor hoặc môi trường cá nhân có thể triển khai liền mạch lên SageMaker để tận dụng khả năng mở rộng của AWS cloud.
- Cho phép lựa chọn phát triển, chạy thử nghiệm cục bộ và thực thi trên cloud mà không phải thay đổi workflow.
- Bảo đảm độ bảo mật khi chuyển mã nguồn và dữ liệu lên nền tảng cloud.
Linh hoạt phân bổ tài nguyên GPU với SageMaker HyperPod
SageMaker HyperPod, giới thiệu cuối năm 2023, giúp khách hàng chủ động điều phối máy chủ và GPU phục vụ huấn luyện và suy luận AI.
- Dễ dàng điều chỉnh lượng tài nguyên theo từng tác vụ, cân bằng giữa nhiệm vụ inference (suy luận) và training (đào tạo).
- Tăng hiệu quả chi phí vận hành nhờ nhận diện và tận dụng phần cứng chưa sử dụng.
- Đáp ứng tốt nhu cầu thay đổi tài nguyên theo thời gian sử dụng trong ngày.
SageMaker và cuộc đua hạ tầng AI với Google, Microsoft
SageMaker được định vị như nền tảng trung tâm thu thập, quản lý dữ liệu, kết nối các công cụ máy học cho doanh nghiệp. Bên cạnh SageMaker, AWS còn phát triển Bedrock, hỗ trợ xây dựng ứng dụng AI và agent trên nền tảng đám mây.
Dù AWS không quá nổi bật về mô hình nền tảng AI, họ vẫn dẫn đầu về khả năng cung cấp hạ tầng mạnh mẽ cho doanh nghiệp phát triển AI – cạnh tranh trực tiếp với Google Vertex AI và Microsoft Fabric.
Nâng cấp mới cho SageMaker cho thấy AWS tiếp tục theo đuổi chiến lược hạ tầng vững chắc, hỗ trợ đa dạng nhu cầu AI doanh nghiệp. Tính năng quan sát, kết nối IDE và tối ưu GPU mang lại môi trường phát triển linh hoạt và kiểm soát chi phí tốt hơn cho người dùng.