기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# SageMaker 모델 병렬화 라이브러리 v2의 핵심 기능
<a name="model-parallel-core-features-v2"></a>

Amazon SageMaker AI 모델 병렬화 라이브러리 v2(SMP v2)는 샤딩된 데이터 병렬화, 텐서 병렬화, 체크포인트 등의 배포 전략 및 메모리 절약 기술을 제공합니다. SMP v2가 제공한 모델 병렬 처리 전략 및 기법은 훈련 속도와 메모리 소비를 최적화하면서 여러 디바이스에 대형 모델을 배포하는 데 도움이 됩니다. SMP v2는 또한 코드 변경 줄이 거의 없는 훈련 스크립트를 조정하는 데 도움이 되는 Python 패키지 `torch.sagemaker`를 제공합니다.

이 가이드는 [SageMaker 모델 병렬 처리 라이브러리 v2 사용](model-parallel-use-api-v2.md)에 도입된 기본 2단계 흐름을 따릅니다. SMP v2의 핵심 기능과 이를 사용하는 방법을 자세히 알아보려면 다음 주제를 참조하세요.

**참고**  
이러한 핵심 기능은 SMP v2.0.0 이상 및 SageMaker Python SDK v2.200.0 이상에서 사용할 수 있으며 PyTorch v2.0.1 이상에서 작동합니다. 패키지의 버전을 확인하려면 [지원되는 프레임워크 및 AWS 리전](distributed-model-parallel-support-v2.md) 섹션을 참조하세요.

**Topics**
+ [하이브리드 샤딩 데이터 병렬 처리](model-parallel-core-features-v2-sharded-data-parallelism.md)
+ [전문가 병렬 처리](model-parallel-core-features-v2-expert-parallelism.md)
+ [컨텍스트 병렬 처리](model-parallel-core-features-v2-context-parallelism.md)
+ [AWS 인프라에 최적화된 SMDDP 라이브러리와의 호환성](model-parallel-core-features-v2-smddp-allgather.md)
+ [혼합 정밀도 훈련](model-parallel-core-features-v2-mixed-precision.md)
+ [지연된 파라미터 초기화](model-parallel-core-features-v2-delayed-param-init.md)
+ [활성화 체크포인트](model-parallel-core-features-v2-pytorch-activation-checkpointing.md)
+ [활성화 오프로딩](model-parallel-core-features-v2-pytorch-activation-offloading.md)
+ [텐서 병렬화](model-parallel-core-features-v2-tensor-parallelism.md)
+ [미세 조정](model-parallel-core-features-v2-fine-tuning.md)
+ [FlashAttention](model-parallel-core-features-v2-flashattention.md)
+ [SMP를 사용한 체크포인트 지정](model-parallel-core-features-v2-checkpoints.md)