Configuración de su instancia de trabajo híbrido

Dependiendo de tu algoritmo, es posible que tengas diferente requisitos. De forma predeterminada, Amazon Braket ejecuta el script de algoritmo en una instancia de ml.m5.large. Sin embargo, puede personalizar este tipo de instancia al crear un trabajo híbrido mediante el siguiente argumento de importación y configuración.

from braket.jobs.config import InstanceConfig

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

Si está ejecutando una simulación integrada y ha especificado un dispositivo local en la configuración del dispositivo, también puede solicitar más de una instancia en la InstanceConfig especificando el instanceCount y configurándolo para que sea mayor que uno. El límite superior es 5. Por ejemplo, puede elegir 3 instancias de la siguiente manera.

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

Cuando utilice varias instancias, considere la posibilidad de distribuir su trabajo híbrido mediante la característica de paralelismo de datos. Consulte el siguiente cuaderno de ejemplo para obtener más información sobre cómo ver este ejemplo de paralelizar el entrenamiento para QML.

Las tres tablas siguientes enumeran los tipos de instancias disponibles y las especificaciones para instancias estándar, de alto rendimiento y aceleradas por GPU.

Cada instancia usa una configuración predeterminada de almacenamiento de datos (SSD) de 30 GB. Sin embargo, puede ajustar el almacenamiento de la misma manera que configure el instanceType. El siguiente ejemplo muestra cómo aumentar el almacenamiento total a 50 GB.

from braket.jobs.config import InstanceConfig

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

Configuración de bucket predeterminado en AwsSession

El uso de su propia instancia de AwsSession le proporciona una mayor flexibilidad, como la posibilidad de especificar una ubicación personalizada para su bucket de Amazon S3 predeterminado. De forma predeterminada, un AwsSession tiene una ubicación de bucket de Amazon S3 preconfigurada de "amazon-braket-{id}-{region}". Sin embargo, tiene la opción de anular la ubicación de bucket de Amazon S3 predeterminada al crear un AwsSession. Los usuarios pueden pasar opcionalmente un objeto de AwsSession al método AwsQuantumJob.create() proporcionando el parámetro aws_session como se muestra en el siguiente ejemplo de código.

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
)