Foundation Models auf AWS: Infrastructure für Pre-Training, Post-Training und Inference

NVIDIAs Drei-Skalierungsgesetze zeigen: Scaling ist nicht mehr eine einzelne Kurve. Pre-Training skaliert mit Modellparametern und Dataset-Größe. Post-Training optimiert Reward-Funktionen durch SFT und RL. Test-Time-Compute nutzt Chain-of-Thought, Search und Multi-Sample-Strategien für längeres “Denken”. Eine neue HuggingFace-Serie erklärt die AWS-Building-Blocks.

Die drei Scaling-Laws im Detail

Alle drei Regimes benötigen eng gekoppelte Infrastructure: Accelerator-Compute, High-Bandwidth-Low-Latency-Networks und Distributed-Storage-Backends. Für Pre-Training dominiert der Parameter-Count. Für Post-Training werden zunehmend GPU-Stunden für RL fine-tuning benötigt. Test-Time-Compute verlagert Kosten zur Inference-Zeit – mit erheblichen Implikationen für Serving-Infrastruktur.

Der OSS-Stack auf AWS

Der Blog-Post beschreibt die Layer-Architecture: Infrastructure (EC2 P5/P6-Instanzen, EFA-Networking, FSx for Lustre), Resource Orchestration (Slurm, Kubernetes), ML-Frameworks (PyTorch, JAX) und Observability (Prometheus, Grafana). Diese Schichten sind nicht unabhängig – Bottlenecks auf einer Ebene wirken auf alle anderen.

Was die Serie bietet

Der erste Post ist eine Einführung für ML-Engineers und Researchers, die OSS-Workflows auf AWS verstehen wollen. Folgende Posts werden tief in Infrastructure-Komponenten, Orchestration-Patterns und Production-Best-Practices einsteigen.

Link: HuggingFace Blog