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报道摘要
AWS介绍如何通过 Amazon SageMaker Unified Studio 管理 Amazon SageMaker HyperPod，同时保留底层治理控制。文章按组织、项目、集群和工作负载四层说明身份、容量与可观测性策略，并分别介绍 Amazon EKS 与 Slurm 集群的访问、调度和任务可见性控制。
摘自 AWS Machine Learning Blog
报道时间线
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10月6日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker HyperPod 管理与治理最佳实践
AWS介绍如何通过 Amazon SageMaker Unified Studio 管理 Amazon SageMaker HyperPod，同时保留底层治理控制。文章按组织、项目、集群和工作负载四层说明身份、容量与可观测性策略，并分别介绍 Amazon EKS 与 Slurm 集群的访问、调度和任务可见性控制。