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Treinamento inútil na Amazon SageMaker HyperPod - SageMaker IA da Amazon

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Treinamento inútil na Amazon SageMaker HyperPod

O treinamento inútil da Checkpointless na Amazon SageMaker HyperPod permite uma recuperação mais rápida de falhas na infraestrutura de treinamento. A documentação a seguir ajuda você a começar com o treinamento inútil e o ajuste fino dos modelos. NeMo-supported

O treinamento da Checkpointless tem os seguintes pré-requisitos:

O treinamento da Checkpointless foi SageMaker HyperPod desenvolvido com base no Guia do Usuário do NVIDIA NeMo Framework. Você pode realizar um treinamento inútil com receitas SageMaker HyperPod pré-criadas. Se você estiver familiarizado NeMo, o processo de usar as receitas de treinamento sem controle é semelhante. Com pequenas alterações, você pode começar a treinar um modelo usando recursos de treinamento inúteis que permitem que você se recupere rapidamente de falhas de treinamento.

As HyperPod receitas a seguir são pré-configuradas com otimizações de treinamento inúteis. Você pode especificar seus caminhos de dados como parte da receita e usar o script de inicialização associado para executar o treinamento (consulte o guia de início rápido abaixo):

Modelo Método Tamanho Nodes Instância Acelerador Fórmula Script Tutorial
EU TENHO UM CHEFE Exemplo completo de ajuste fino 120b 16 p5.48xlarge GPU H100 link link link
EU TENHO UM CHEFE LoRA-example 120b 2 p5.48xlarge GPU H100 link link link
Chamada 3 Exemplo de pré-treinamento 70b 16 p5.48xlarge GPU H100 link link link
Chamada 3 LoRA-example 70b 2 p5.48xlarge GPU H100 link link link

O guia de início rápido a seguir fornece tutoriais para usar receitas de treinamento inúteis:

Exemplos de introdução

Se você quiser pré-treinar ou ajustar modelos personalizados, consulte. Tutoriais - Pré-treinamento ou ajuste fino de modelos personalizados do Amazon SageMaker HyperPod Checkpointless

Para saber mais sobre a incorporação de componentes específicos de treinamento sem ponto de verificação,. HyperPod recursos de treinamento inúteis