Konfigurieren Sie Ihre Hybrid-Job-Instance

Abhängig von Ihrem Algorithmus haben Sie möglicherweise unterschiedliche Anforderungen. Standardmäßig führt Amazon Braket Ihr Algorithmus-Skript auf einer ml.m5.large Instance aus. Sie können diesen Instance-Typ jedoch anpassen, wenn Sie einen Hybrid-Job mit dem folgenden Import- und Konfigurationsargument erstellen.

from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge"), # Use NVIDIA T4 instance with 4 GPUs.
    ...
    ),

Wenn Sie eine eingebettete Simulation ausführen und in der Gerätekonfiguration ein lokales Gerät angegeben haben, können Sie zusätzlich mehr als eine Instanz in der anfordern, InstanceConfig indem Sie das angeben instanceCount und es auf mehr als eins setzen. Die Obergrenze liegt bei 5. Sie können beispielsweise 3 Instanzen wie folgt auswählen.

from braket.jobs.config import InstanceConfig
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA T4 instances
    ...
    ),

Wenn Sie mehrere Instanzen verwenden, sollten Sie erwägen, Ihren Hybrid-Job mithilfe der Datenparallelfunktion zu verteilen. Im folgenden Beispiel-Notizbuch finden Sie weitere Informationen dazu, wie Sie sich dieses Beispiel für das Parallelize-Training für QML ansehen können.

In den folgenden drei Tabellen sind die verfügbaren Instance-Typen und Spezifikationen für Standard-, Hochleistungs- und GPU-beschleunigte Instances aufgeführt.

Jede Instanz verwendet eine Standardkonfiguration des Datenspeichers (SSD) von 30 GB. Sie können den Speicher jedoch genauso anpassen, wie Sie den konfiguriereninstanceType. Das folgende Beispiel zeigt, wie der Gesamtspeicher auf 50 GB erhöht werden kann.

from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(
        instanceType="ml.g4dn.xlarge",
        volumeSizeInGb=50,
    ),
    ...
    ),

Konfigurieren Sie den Standard-Bucket in AwsSession

Die Verwendung Ihrer eigenen AwsSession Instance bietet Ihnen mehr Flexibilität, z. B. die Möglichkeit, einen benutzerdefinierten Speicherort für Ihren standardmäßigen Amazon S3 S3-Bucket anzugeben. Standardmäßig AwsSession hat an einen vorkonfigurierten Amazon S3 S3-Bucket-Standort von"amazon-braket-{id}-{region}". Sie haben jedoch die Möglichkeit, den standardmäßigen Amazon S3 S3-Bucket-Speicherort zu überschreiben, wenn Sie einen erstellenAwsSession. Benutzer können optional ein AwsSession Objekt an die AwsQuantumJob.create() Methode übergeben, indem sie den aws_session Parameter angeben, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

aws_session = AwsSession(default_bucket="amazon-braket-s3-demo-bucket")

# Then you can use that AwsSession when creating a hybrid job
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    aws_session=aws_session
)