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Exemples de définitions de tâches neuronales

Exemple d'allocation d'appareils gérés

L'exemple suivant montre une définition de tâche qui demande tous les périphériques Neuron de l'instance à l'aide du resourceRequirements paramètre. Cette approche n'est disponible que sur les instances gérées.

{
    "family": "ecs-neuron",
    "requiresCompatibilities": ["MANAGED_INSTANCES"],
    "networkMode": "awsvpc",
    "cpu": "8192",
    "memory": "16384",
    "executionRoleArn": "${YOUR_EXECUTION_ROLE}",
    "containerDefinitions": [
        {
            "name": "neuron-inference",
            "image": "763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/huggingface-vllm-inference-neuronx:0.11.0-optimum0.4.5-neuronx-py310-sdk2.26.1-ubuntu22.04",
            "essential": true,
            "command": [
                "--model", "${YOUR_HUGGING_FACE_MODEL_ID}",
                "--port", "8080",
                "--tensor-parallel-size", "2",
                "--allow-non-cached-model"
            ],
            "portMappings": [
                {
                    "containerPort": 8080,
                    "protocol": "tcp"
                }
            ],
            "resourceRequirements": [
                {
                    "type": "NeuronDevice",
                    "value": "ALL"
                }
            ]
        }
    ]
}

Dans cet exemple, l'image du conteneur inclut un serveur d'inférence vLLM optimisé pour Neuron. AWS Le point d'entrée de l'image télécharge un modèle HuggingFace, le compile pour Neuron et démarre un serveur OpenAI-compatible API sur le port 8080. Remplacez-le ${YOUR_HUGGING_FACE_MODEL_ID} par l'ID HuggingFace de votre modèle.

Exemple de spécification manuelle de l'appareil

L'exemple suivant montre une définition de tâche Linux permettant d'inf1.xlargeutiliser le type de lancement EC2 avec linuxParameters.devices pour spécifier les chemins des périphériques Neuron.

{
    "family": "ecs-neuron",
    "requiresCompatibilities": ["EC2"],
    "placementConstraints": [
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.os-type == linux"
        },
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.instance-type == inf1.xlarge"
        }
    ],
    "executionRoleArn": "${YOUR_EXECUTION_ROLE}",
    "containerDefinitions": [
        {
            "entryPoint": [
                "/usr/local/bin/entrypoint.sh",
                "--port=8500",
                "--rest_api_port=9000",
                "--model_name=resnet50_neuron",
                "--model_base_path=s3://amzn-s3-demo-bucket/resnet50_neuron/"
            ],
            "portMappings": [
                {
                    "hostPort": 8500,
                    "protocol": "tcp",
                    "containerPort": 8500
                },
                {
                    "hostPort": 8501,
                    "protocol": "tcp",
                    "containerPort": 8501
                },
                {
                    "hostPort": 0,
                    "protocol": "tcp",
                    "containerPort": 80
                }
            ],
            "linuxParameters": {
                "devices": [
                    {
                        "containerPath": "/dev/neuron0",
                        "hostPath": "/dev/neuron0",
                        "permissions": [
                            "read",
                            "write"
                        ]
                    }
                ],
                "capabilities": {
                    "add": [
                        "IPC_LOCK"
                    ]
                }
            },
            "cpu": 0,
            "memoryReservation": 1000,
            "image": "763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-inference-neuron:1.15.4-neuron-py37-ubuntu18.04",
            "essential": true,
            "name": "resnet50"
        }
    ]
}