SageMaker HyperPod 叢集彈性

使用下列程式碼範例建立指令碼，並將其儲存為 train_auto_resume.sh。此指令碼部署訓練環境設定，假設先前沒有對取代的節點進行手動組態。這可確保環境不受節點影響，因此當節點被取代時，在繼續任務之前，會在節點上佈建相同的環境。

#!/bin/bash

# Filename: train_auto_resume.sh
# Sample containerized script to launch a training job with a single srun which can be auto-resumed.

# Place your training environment setup here. 
# Example: Install conda, docker, activate virtual env, etc.

# Get the list of nodes for a given job
NODE_LIST=$(scontrol show jobid=$SLURM_JOBID | \ # Show details of the SLURM job
            awk -F= '/NodeList=/{print $2}' | \  # Extract NodeList field
            grep -v Exc)                         # Exclude nodes marked as excluded

# Determine the master node from the node list
MASTER_NODE=$(scontrol show hostname $NODE_LIST | \ # Convert node list to hostnames
              head -n 1)                            # Select the first hostname as master node

# Get the master node address
MASTER_ADDR=$(scontrol show node=$MASTER_NODE | \ # Show node information
              awk -F= '/NodeAddr=/{print $2}' | \ # Extract NodeAddr
              awk '{print $1}')                   # Print the first part of NodeAddr


# Torchrun command to launch the training job
torchrun_cmd="torchrun --nnodes=$SLURM_NNODES \
                       --nproc_per_node=1 \
                       --node_rank=$SLURM_NODE \
                       --master-addr=$MASTER_ADDR \
                       --master_port=1234 \
                       <your_training_script.py>"

# Execute the torchrun command in the 'pytorch' Conda environment, 
# streaming output live
/opt/conda/bin/conda run --live-stream -n pytorch $torchrun_cmd

透過新增旗標--auto-resume=1以啟動已啟用 SageMaker HyperPod 自動恢復的任務，指出在硬體故障時應自動重試srun命令。

以下是auto-resume啟用 的srun命令範例。

使用 sbatch

由於設定環境的大多數邏輯已在 中train_auto_resume.sh，批次指令碼應簡單且類似於下列程式碼範例。假設下列批次指令碼儲存為 batch.sh。

#!/bin/bash
#SBATCH --nodes 2
#SBATCH --exclusive
srun --auto-resume=1 train_auto_resume.sh

使用以下命令執行先前的批次指令碼。

sbatch batch.sh

使用 salloc

首先取得獨家配置，然後使用 --auto-resume 旗標和 進入點指令碼執行 srun命令。

salloc -N 2 --exclusive
srun --auto-resume=1 train_auto_resume.sh