8、云端容器与加速器：AWS SageMaker 上的 GPU 使用指南

云端容器与加速器：AWS SageMaker 上的 GPU 使用指南

在机器学习领域，GPU 加速器对于大规模深度学习至关重要。AWS 提供了便捷的方式让我们使用 GPU，而 Amazon SageMaker 则是其中一种高效利用 GPU 的工具。本文将详细介绍如何在 AWS 上使用加速器，特别是如何利用 Amazon SageMaker 进行模型训练和部署。

1. Amazon SageMaker 简介

SageMaker 并非在 AWS 上运行 GPU 或加速器的唯一方式，但它是作者个人的首选。SageMaker 的核心概念围绕着三个关键部分：Studio、Training 和 Hosting，而这三者都离不开实例（Instances）。

实例是 AWS 中对虚拟机的称呼，相关服务为 Elastic Compute Cloud（EC2）。每次启动虚拟机，就会创建一个实例。传统使用 EC2 实例时，调整实例大小、下载日志或输出、共享笔记本等操作可能会让人感到困扰，甚至忘记关闭实例还会带来意外的高额账单。

而 SageMaker 的核心思想是让用户无需管理底层基础设施，就能轻松运行笔记本、训练模型和构建业务应用。它通过单一界面实现了机器学习的民主化，同时以合理的价格提供高性能。

2. SageMaker 的关键组件

2.1 SageMaker Studio

SageMaker Studio 是与机器学习完全集成的旗舰开发环境。其最大的优势在于将用户界面的计算与运行笔记本的计算分离。AWS 会为每个用户管理一个 Jupyter Server，提供丰富的机器学习特性，如 Feature Store