아마존 세이지메이커 AI가 학습·처리 작업에 최대 5개까지 순서를 매긴 인스턴스 선호 목록을 지정할 수 있는 '인스턴스 선호 목록' 기능을 출시했다. 특정 GPU 인스턴스 하나에 고정해 용량 부족 시 수동 재시도를 반복해야 했던 기존 방식과 달리, 세이지메이커가 우선순위 순서대로 가용 용량을 자동 탐색해 첫 번째로 확보된 유형에서 작업을 즉시 실행한다. 예약된 유연 학습 플랜(FTP)을 목록 1순위에 배치하면 예약 용량을 우선 시도한 뒤 온디맨드로 자동 전환할 수 있고, 용량이 없을 경우 MaxPendingTimeInSeconds로 재시도 대기 시간을 제한할 수 있다. 학습·처리 작업 모두에서 지원되며 코드 몇 줄 추가만으로 커스텀 재시도 스크립트나 모니터링 없이 GPU 확보 시간을 단축할 수 있다.
- •AWS 세이지메이커 AI, 학습·처리 작업에 최대 5개 인스턴스 유형을 순위별로 지정하는 '인스턴스 선호 목록' 출시
- •우선순위 순서로 가용 용량 자동 탐색해 첩 확보 유형에서 즉시 실행, 수동 재시도 스크립트 불필요
- •유연 학습 플랜(예약 용량)을 1순위로 지정 후 온디맨드로 자동 폴백하는 하이브리드 구성 지원
- •MaxPendingTimeInSeconds로 재시도 대기시간 제한 가능, GPU 아키텍처별 처리량 보정 위해 유형별 인스턴스 수 개별 지정 가능
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Announcing instance preference lists for Amazon SageMaker AI training jobs
- 1.AWS, 세이지메이커 학습·처리 작업에 GPU 인스턴스 우선순위를 지정하는 Instance Preference Lists 발표
- 2.최대 5개 인스턴스 유형을 우선순위대로 지정하면 자동으로 가용 용량을 찾아 작업 시작, 수동 재시도 스크립트 불필요
- 3.플렉시블 트레이닝 플랜(예약 용량)을 1순위로 두고 온디맨드로 자동 폴백하는 하이브리드 구성 지원
- 4.가속 컴퓨팅 인스턴스(ml.p/g/trn 계열)엔 MaxPendingTimeInSeconds로 최대 대기시간 설정, 큐 시간 제어 가능
왜 중요한가?
GPU 수요가 몰리는 시기 특정 인스턴스 유형에 작업이 묶여 대기하거나 실패하는 문제를 플랫폼이 직접 해결해, 대규모 모델 학습팀이 직접 짜던 재시도·폴백 로직과 운영 부담을 줄여준다는 점에서 실무적 가치가 크다.
언급 프로젝트
본문 미리보기
Amazon SageMaker AI now offers instance preference lists for training and processing jobs. Specify an ordered list of up to five instance types, and SageMaker AI automatically launches on the first type with available capacity, eliminating manual retry loops and capacity-watching scripts.
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- 11:02AI 초안

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