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Googleは、大規模モデル開発向けに「Vertex AI Training」の新しい拡張機能として、マネージドトレーニング機能を発表した。
本機能は、数百から数千のAIアクセラレータを用いたトレーニングを行う開発者向けに、大規模かつ複雑なAI/MLワークロードを簡素化・高速化するために設計された。複雑なクラスタ構成や、フレームワークの最適化、ハードウェア障害対応など、大規模トレーニングの課題に特化して構築されているのが特徴。
ユーザーはCluster Directorを活用しフルマネージドで耐障害性に優れたSlurm環境を容易に実現できる。最適なコスト効率を実現するために、Google Cloudの容量をDynamic Workload Scheduler（DWS）を使用してプロビジョニングすることも可能になる。
また、包括的なデータサイエンスツールによって、複雑なモデル開発における推測作業を大幅に削減。最適なモデル設定を自動検出したり、データ最適化を行ったりする機能を備えており、ユーザーの独自モデルをより迅速に本番環境へ導入できるよう設計されている。
また、NVIDIA NeMoなどのフレームワークと連携した事前構築済みのデータサイエンスツールや最適化されたレシピが含まれ、専門的で大規模なモデル構築を実現する。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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