Amazon ECS-Aufgabendefinitionen für Deep-Learning-Instances - Amazon Elastic Container Service
ÜberlegungenVerwenden eines DL1 AMI

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Amazon ECS-Aufgabendefinitionen für Deep-Learning-Instances

Um Deep-Learning-Workloads auf Amazon ECS zu verwenden, registrieren Sie EC2 DL1Amazon-Instances in Ihren Clustern. EC2DL1 Amazon-Instances werden von Gaudi-Beschleunigern von Habana Labs (einem Unternehmen von Intel) unterstützt. Verwenden Sie das Habana SynapSeai SDK, um eine Verbindung zu den Habana Gaudi-Accelerators herzustellen. Das SDK unterstützt die beliebten Frameworks für maschinelles Lernen und. TensorFlow PyTorch

Überlegungen

Bevor Sie mit DL1 der Bereitstellung auf Amazon ECS beginnen, sollten Sie Folgendes beachten:

  • Ihre Cluster können eine Mischung aus DL1 und DL1 Nicht-Instances enthalten.

  • Wenn Sie eine eigenständige Aufgabe ausführen oder einen Service erstellen, können Sie insbesondere beim Konfigurieren der Aufgabenplatzierungsbedingungen sicherstellen, dass Ihre Aufgabe auf der von Ihnen angegebenen Container-Instance gestartet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Ressourcen effektiv genutzt werden und dass Ihre Aufgaben für Deep-Learning-Workloads auf Ihren DL1 Instanzen liegen. Weitere Informationen finden Sie unter Wie Amazon ECS Aufgaben auf Container-Instances platziert.

    Im folgenden Beispiel wird eine Aufgabe für eine dl1.24xlarge-Instance auf Ihrem default-Cluster ausgeführt.

    aws ecs run-task \
     --cluster default \
     --task-definition ecs-dl1-task-def \
     --placement-constraints type=memberOf,expression="attribute:ecs.instance-type == dl1.24xlarge"

Verwenden eines DL1 AMI

Sie haben drei Möglichkeiten, ein AMI auf EC2 DL1 Amazon-Instances für Amazon ECS auszuführen:

  • AWS Marketplace AMIs die von Habana hier bereitgestellt werden.

  • Habana Deep Learning AMIs , die von Amazon Web Services bereitgestellt werden. Weil er nicht enthalten ist, müssen Sie den Amazon-ECS-Container-Agent separat installieren.

  • Verwenden Sie Packer, um ein benutzerdefiniertes AMI zu erstellen, das vom GitHubRepo bereitgestellt wird. Weitere Informationen finden Sie in der Packer-Dokumentation.