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# Amazon Machine Images (AMI) personnalisées pour les SageMaker HyperPod clusters
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À l'aide des Amazon Machine Images (AMI) de base fournies et rendues publiques par Amazon SageMaker HyperPod, vous pouvez créer des AMI personnalisées. Avec une AMI personnalisée, vous pouvez créer des environnements spécialisés pour les charges de travail d’IA avec des piles de logiciels préconfigurées, des personnalisations de pilotes, des dépendances propriétaires et des agents de sécurité. Cette fonctionnalité élimine le besoin d’amorçage complexe après lancement à l’aide de scripts de configuration de cycle de vie.

Grâce aux AMI personnalisées, vous pouvez standardiser les environnements à différentes étapes, accélérer les temps de démarrage et avoir un contrôle total sur votre environnement d'exécution tout en tirant parti des capacités SageMaker HyperPod de l'infrastructure et des avantages de l'évolutivité. Cela vous permet de garder le contrôle de votre infrastructure d'IA tout en bénéficiant SageMaker HyperPod du temps d'exécution de base optimisé.

Vous pouvez tirer parti des images de base SageMaker HyperPod optimisées pour les performances en ajoutant des agents de sécurité, des outils de conformité et des bibliothèques spécialisées, tout en préservant tous les avantages de la formation distribuée. Cette fonctionnalité supprime le choix auparavant requis entre l’optimisation de l’infrastructure et les politiques de sécurité organisationnelles.

L’expérience AMI personnalisée s’intègre parfaitement avec les flux de travail de sécurité d’entreprise établis. Les équipes de sécurité créent des images renforcées en utilisant SageMaker HyperPod les AMI publiques comme base, et les équipes de la plateforme d'IA peuvent spécifier ces AMI personnalisées lors de la création ou de la mise à jour de clusters via les SageMaker HyperPod API. Ces API valident la compatibilité des images, gèrent les autorisations nécessaires et assurent la rétrocompatibilité afin que les flux de travail existants continuent de fonctionner. Les organisations dotées de protocoles de sécurité stricts peuvent éliminer l’alternative sujette aux erreurs consistant à installer des agents de sécurité au moment de l’exécution par le biais de scripts de cycle de vie. En s'alignant sur les pratiques de sécurité des entreprises plutôt que d'obliger les entreprises à adapter leurs protocoles aux limites de SageMaker HyperPod l'IA, les AMI personnalisées éliminent un obstacle courant à l'adoption par les organisations soucieuses de la sécurité qui exécutent des charges de travail critiques liées à l'IA.

Pour consulter les notes de mise à jour relatives aux mises à jour des AMI publiques, consultez [Publications d’AMI publiques](sagemaker-hyperpod-release-public-ami.md). Pour savoir comment créer une AMI personnalisée et comment l'utiliser dans vos HyperPod clusters, consultez les rubriques suivantes.

**Topics**
+ [Création d’une AMI personnalisée](hyperpod-custom-ami-how-to.md)
+ [Gestion du cluster avec des AMI personnalisées](hyperpod-custom-ami-cluster-management.md)