Exécutez des tâches à l'aide du SageMaker HyperPod CLI - Amazon SageMaker
Activation de la reprise automatique des tâchesExécution de tâches avec options de planificationExécution de tâches à partir d'un fichier de configuration

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Exécutez des tâches à l'aide du SageMaker HyperPod CLI

Pour exécuter des tâches, assurez-vous d'avoir installé Kubeflow Training Operator dans les EKS clusters. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Installer des packages sur le EKS cluster Amazon à l'aide de Helm.

Exécutez la hyperpod get-cluster commande pour obtenir la liste des HyperPod clusters disponibles.

hyperpod get-clusters

Exécutez le hyperpod connect-cluster pour le configurer SageMaker HyperPod CLI avec le EKS cluster qui orchestre le HyperPod cluster.

hyperpod connect-cluster --name <hyperpod-cluster-name>

Utilisez la hyperpod start-job commande pour exécuter une tâche. La commande suivante montre la commande avec les options requises. 

hyperpod start-job \
    --job-name <job-name>
    --image <docker-image-uri>
    --entry-script <entrypoint-script>
    --instance-type <ml.instance.type>
    --node-count <integer>

La hyperpod start-job commande propose également diverses options pour la résilience au travail.

Activation de la reprise automatique des tâches

La hyperpod start-job commande dispose également des options suivantes pour spécifier la reprise automatique des tâches. Pour que la reprise automatique des tâches fonctionne avec les fonctionnalités de résilience des SageMaker HyperPod nœuds, vous devez définir la valeur de l'restart-policyoption sur. OnFailure La tâche doit être exécutée sous l'espace de kubeflow noms ou sous un espace de noms préfixé par. hyperpod

  • [--auto-resume<bool>] #Optional, active la reprise automatique des tâches en cas d'échec, la valeur par défaut est false

  • [--max-retry<int>] #Optional, si la reprise automatique est vraie, la valeur par défaut de max-retry est 1 si elle n'est pas spécifiée

  • [--restart-policy<enum>] #Optional, PyTorchJob politique de redémarrage. Les valeurs disponibles sont AlwaysOnFailure, Never ouExitCode. La valeur par défaut est OnFailure. 

hyperpod start-job \
    ... // required options \
    --auto-resume true \
    --max-retry 3 \
    --restart-policy OnFailure

Exécution de tâches avec options de planification

La hyperpod start-job commande dispose des options suivantes pour configurer la tâche avec des mécanismes de mise en file d'attente.

Note

Kueue doit être installé dans le EKS cluster. Si vous ne l'avez pas encore installé, suivez les instructions surInstaller des packages sur le EKS cluster Amazon à l'aide de Helm.

  • [--scheduler-type<enum>] #Optional, Spécifiez le type de planificateur. L’argument par défaut est Kueue.

  • [--queue-name<string>] #Optional, Spécifiez le nom de la file d'attente locale ou de la file d'attente de cluster que vous souhaitez soumettre avec le travail. La file d'attente doit être créée par les administrateurs du cluster.

  • [--priority<string>] #Optional, Spécifiez le nom de la classe de priorité de charge de travail, qui doit être créée par les administrateurs du cluster.

hyperpod start-job \
    ... // required options
    --scheduler-type Kueue \
    --queue-name high-priority-queue \
    --priority high

Exécution de tâches à partir d'un fichier de configuration

Vous pouvez également créer un fichier de configuration de tâche contenant tous les paramètres requis par la tâche, puis transmettre ce fichier de configuration à la hyperpod start-job commande à l'aide de l'option --config-file. Dans ce cas :

  1. Créez votre fichier de configuration de tâche avec les paramètres requis. Reportez-vous au fichier de configuration des tâches dans le SageMaker HyperPod CLI GitHub référentiel pour obtenir un fichier de configuration de base.

  2. Démarrez le travail à l'aide du fichier de configuration comme suit.

    hyperpod start-job --config-file /path/to/test_job.yaml

Pour en savoir plus sur la liste des paramètres individuels de la hyperpod start-job commande, consultez la section Soumettre un Job dans le README.md SageMaker HyperPod CLI GitHub référentiel.