Configuración de un trabajo de entrenamiento con un clúster heterogéneo en Amazon SageMaker - Amazon SageMaker
Opción 1: uso de SageMaker Python SDKOpción 2: uso de las API de SageMaker de bajo nivel

Configuración de un trabajo de entrenamiento con un clúster heterogéneo en Amazon SageMaker

En esta sección se proporcionan instrucciones sobre cómo ejecutar un trabajo de entrenamiento con un clúster heterogéneo que consta de varios tipos de instancias.

Antes de empezar, tenga en cuenta lo siguiente:

  • Todos los grupos de instancias comparten la misma imagen de Docker y el mismo script de entrenamiento. Por lo tanto, debe modificar su script de entrenamiento para detectar a qué grupo de instancias pertenece y bifurcar la ejecución en consecuencia.

  • La característica de clúster heterogéneo no es compatible con el modo local de SageMaker.

  • Los flujos de registro de Amazon CloudWatch de un trabajo de entrenamiento en clústeres heterogéneos no se agrupan por grupos de instancias. Tiene que averiguar a partir de los registros qué nodos están en cada grupo.

Opción 1: uso de SageMaker Python SDK

Siga las instrucciones sobre cómo configurar grupos de instancias para un clúster heterogéneo mediante el SDK de Python de SageMaker.

  1. Para configurar grupos de instancias de un clúster heterogéneo para un trabajo de entrenamiento, utilice la clase sagemaker.instance_group.InstanceGroup. Puede especificar un nombre personalizado para cada grupo de instancias, el tipo de instancia y la cantidad de instancias para cada grupo de instancias. Para obtener más información, consulte Sagemaker.instance_group.instanceGroup en la documentación del SDK de Python de SageMaker.

    nota

    Para obtener más información sobre los tipos de instancias disponibles y el número máximo de grupos de instancias que puede configurar en un clúster heterogéneo, consulte la referencia de la API InstanceGroup.

    En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo configurar dos grupos de instancias que constan de dos instancias ml.c5.18xlarge que solo utilizan CPU denominadas instance_group_1 y una instancia de GPU de ml.p3dn.24xlarge denominada instance_group_2, tal y como se muestra en el siguiente diagrama.

    Un ejemplo conceptual de cómo se pueden asignar los datos en el trabajo de entrenamiento de SageMaker.

    El diagrama anterior muestra un ejemplo conceptual de cómo los procesos previos al entrenamiento, como el preprocesamiento de datos, se pueden asignar al grupo de instancias de la CPU y transmitir los datos preprocesados al grupo de instancias de la GPU.

    from sagemaker.instance_group import InstanceGroup

instance_group_1 = InstanceGroup(
    "instance_group_1", "ml.c5.18xlarge", 2
)
instance_group_2 = InstanceGroup(
    "instance_group_2", "ml.p3dn.24xlarge", 1
)

  2. Con los objetos del grupo de instancias, configure los canales de entrada de entrenamiento y asigne grupos de instancias a los canales mediante el argumento instance_group_names de la clase SageMaker.Inputs.TrainingInput. El argumento instance_group_names acepta una lista de cadenas de nombres de grupos de instancias.

    En el siguiente ejemplo, se muestra cómo configurar dos canales de entrada de entrenamiento y cómo asignar los grupos de instancias creados en el ejemplo del paso anterior. También puedes especificar las rutas de los buckets de Amazon S3 al argumento s3_data para que los grupos de instancias procesen los datos para sus fines de uso.

    from sagemaker.inputs import TrainingInput

training_input_channel_1 = TrainingInput(
    s3_data_type='S3Prefix', # Available Options: S3Prefix | ManifestFile | AugmentedManifestFile
    s3_data='s3://your-training-data-storage/folder1',
    distribution='FullyReplicated', # Available Options: FullyReplicated | ShardedByS3Key 
    input_mode='File', # Available Options: File | Pipe | FastFile
    instance_groups=["instance_group_1"]
)

training_input_channel_2 = TrainingInput(
    s3_data_type='S3Prefix',
    s3_data='s3://your-training-data-storage/folder2',
    distribution='FullyReplicated',
    input_mode='File',
    instance_groups=["instance_group_2"]
)

    Para obtener más información sobre los argumentos de TrainingInput, consulte los siguientes enlaces.

  3. Configure un estimador de SageMaker con el argumento instance_groups, tal y como se muestra en el siguiente ejemplo de código. El argumento instance_groups acepta una lista de objetos InstanceGroup

    nota

    La característica de clúster heterogéneo está disponible a través de las clases de estimadores de marco de PyTorch y TensorFlow de SageMaker. Los marcos compatibles son PyTorch v1.10 o posterior y TensorFlow v2.6 o posterior. Para encontrar una lista completa de los contenedores de marco, las versiones de marco y las versiones de Python disponibles, consulte SageMaker Framework Containers en el repositorio de GitHub de contenedores de aprendizaje profundo AWS.

    PyTorch
    from sagemaker.pytorch import PyTorch

estimator = PyTorch(
    ...
    entry_point='my-training-script.py',
    framework_version='x.y.z',    # 1.10.0 or later
    py_version='pyxy',            
    job_name='my-training-job-with-heterogeneous-cluster',
    instance_groups=[instance_group_1, instance_group_2]
)
    TensorFlow
    from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(
    ...
    entry_point='my-training-script.py',
    framework_version='x.y.z', # 2.6.0 or later
    py_version='pyxy',
    job_name='my-training-job-with-heterogeneous-cluster',
    instance_groups=[instance_group_1, instance_group_2]
)
    nota

    El par de argumentos instance_type y instance_count y el argumento instance_groups de la clase de estimadores de SageMaker se excluyen mutuamente. Para el entrenamiento de clústeres homogéneos, utilice el par de argumentos instance_type y instance_count. Para el entrenamiento de clústeres heterogéneos, utilice instance_groups.

    nota

    Para encontrar una lista completa de los contenedores de marco, las versiones de marco y las versiones de Python disponibles, consulte SageMaker Framework Containers en el repositorio de GitHub de contenedores de aprendizaje profundo AWS.

  4. Configure el método estimator.fit con los canales de entrada de entrenamiento configurados con los grupos de instancias e inicie el trabajo de entrenamiento.

    estimator.fit(
    inputs={
        'training': training_input_channel_1, 
        'dummy-input-channel': training_input_channel_2
    }
)

Opción 2: uso de las API de SageMaker de bajo nivel

Si utiliza la AWS Command Line Interface o el AWS SDK for Python (Boto3) y quiere utilizar las API de SageMaker de bajo nivel para enviar una solicitud de trabajo de entrenamiento con un clúster heterogéneo, consulte las siguientes referencias de API.