SageMaker Hyperpod フレキシブルトレーニングプランは、即時開始時間と複数のオファーをサポートするようになりました

本記事は、2025 年 3 月 4 日にAWS公式サイトの What’s New with AWS? に掲載された英語記事を自動翻訳したものです。

ニュース内容

2025 年 2 月 14 日現在、SageMaker フレキシブルトレーニングプランは即時開始時間をサポートしており、お客様は次の 30 分以内にプランを予約できます。
Amazon SageMaker のフレキシブルトレーニングプラン (FTP) を使用すると、お客様は GPU 容量に簡単にアクセスして ML ワークロードを実行できます。フレキシブルトレーニングプランを使用するお客様は、特定の日に予約した時間に必要な GPU を利用できることを確信して、ML 開発サイクルを計画できます。長期契約はないため、お客様はワークロードを完了するために必要な GPU 時間に対してのみ支払い、容量保証を得ることができます。

フレキシブルトレーニングプランは、30 分以内に予約を開始できるため (空き状況によります)、機械学習ワークロードを実行するお客様のコンピューティングリソースの調達を加速します。システムはまず、お客様の要件に正確に一致する単一の連続した予約済み容量ブロックを見つけようとします。連続したブロックが利用できない場合は、SageMaker は合計期間を 2 つの時間セグメントに自動的に分割し、2 つの別々の予約済み容量ブロックを使用してリクエストを満たそうとします。さらに、このリリースでは、柔軟なトレーニングプランに最大 3 つの異なるオプションが戻り、コンピューティングリソースの調達に柔軟性がもたらされます。

トレーニングプランは、SageMaker AI コンソールまたはプログラムによる方法を使用して作成できます。SageMaker AI コンソールは、オプションを包括的に表示する視覚的なグラフィカルインターフェイスを提供します。一方、プログラムによる作成は、AWS CLI または SageMaker SDK を使用してトレーニングプラン API と直接やり取りすることで行うことができます。API エクスペリエンスは、こちらから開始できます。

原文

As of February 14, 2025, SageMaker Flexible Training Plans now supports instant start times that allow customers to book a plan starting as soon as the next 30 minutes.
Amazon SageMaker‘s Flexible Training Plan (FTP) makes it easy for customers to access GPU capacity to run ML workloads. Customers who use Flexible Training Plans can plan their ML development cycles with confidence in knowing they’ll have the GPUs they need on a specific date for the amount of time they reserve. There are no long-term commitments, so customers get capacity assurance while only paying for the amount of GPU time necessary to complete their workloads.

With the ability to start a reservation within 30 minutes (subject to availability), Flexible Training Plan accelerates compute resource procurement for customers running machine learning workloads. The system first attempts to find a single, continuous block of reserved capacity that precisely matches a customer’s requirement. If a continuous block isn’t available, SageMaker automatically splits the total duration across two time segments and attempts to fulfill the request using two separate reserved capacity blocks. Additionally, with this release, Flexible Training Plan will return up to three distinct options, providing flexibility in compute resource procurement.

You can create a Training Plan using either the SageMaker AI console or programmatic methods. The SageMaker AI console offers a visual, graphical interface with a comprehensive view of your options, while programmatic creation can be done using the AWS CLI or SageMaker SDKs to interact directly with the training plans API. You can get started with the API experience here.

引用元：SageMaker Hyperpod Flexible Training Plans now supports instant start times and multiple offers