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# HyperPod
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HyperPod は、複数のトレーニングジョブで使用可能な永続的なコンピューティングクラスターでモデルカスタマイズを実行します。HyperPod は自動障害検出と復旧を提供するため、大規模で長時間実行されるトレーニングワークロードに最適です。

エフェメラルトレーニングジョブについては、「」を参照してください[SageMaker AI トレーニングジョブ](customizing-models-training-jobs.md)。フルマネージド型サーバーレストレーニングについては、「」を参照してください[サーバーレスモデルのカスタマイズ](customize-model.md)。

サポートされているカスタマイズ手法とトレーニングタイプについては、「」を参照してください[カスタマイズ手法](customizing-models-techniques.md)。

## 概要
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### リージョン別の可用性
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[HyperPod がサポートされているすべてのリージョン](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod.html#sagemaker-hyperpod-available-regions)で使用できます。

### オーケストレーションオプション
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+ **Amazon EKS を使用した HyperPod ** — インターフェイス: レシピ、HP-CLI。Kubernetesベースのワークロードオーケストレーションを動的キャパシティ管理とコンテナ化されたトレーニングジョブで使用します。
+ **HyperPod with Slurm** — インターフェイス: レシピ。ヘッド、ログイン、ワーカーノード設定で Slurmベースのジョブスケジューリングを使用します。

### サポートされている手法とトレーニングタイプ
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HyperPod は、すべてのカスタマイズ手法とトレーニングタイプをサポートしています。「[カスタマイズ手法](customizing-models-techniques.md)」および「[トレーニングタイプ](customizing-models-training-types.md)」を参照してください。

## 開始方法
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HyperPod を初めて使用する場合は、[SageMaker AI HyperPod を使用してクラスターをセットアップするための前提条件](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-prerequisites.html)」を参照してください。

既存の HyperPod クラスターでモデルカスタマイズを実行するには:

1. recipes リポジトリのクローンを作成します。

   ```
   git clone --recursive https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
   cd sagemaker-hyperpod-recipes
   pip3 install -r requirements.txt
   ```

1. からレシピを選択します`recipes_collection/recipes/fine-tuning/`。

1. クラスター固有の設定を行います ([「クラスター固有の設定](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/cluster-specific-configurations.html)」を参照）。

1. 適切な方法を使用して を起動します。
   + **EKS:** ランチャースクリプトまたは HP-CLI を使用する
   + **Slurm:** ランチャースクリプトを使用する

詳細なチュートリアルと完全なレシピカタログについては、[SageMaker AI レシピのドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod-recipes.html)を参照してください。

HyperPod の詳細については、[Amazon SageMaker AI HyperPod](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-hyperpod.html)」を参照してください。