Définitions de tâches Amazon ECS pour les instances de deep learning - Amazon Elastic Container Service
ConsidérationsUtilisation d'une DL1 AMI

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Définitions de tâches Amazon ECS pour les instances de deep learning

Pour utiliser les charges de travail d'apprentissage profond sur Amazon ECS, enregistrez EC2 DL1 les instances Amazon dans vos clusters. Les EC2 DL1 instances Amazon sont alimentées par les accélérateurs Gaudi de Habana Labs (une société Intel). Utilisez le SDK Habana SynapseAI pour vous connecter aux accélérateurs Habana Gaudi. Le SDK prend en charge les frameworks d'apprentissage automatique populaires, TensorFlow et PyTorch.

Considérations

Avant de commencer DL1 le déploiement sur Amazon ECS, tenez compte des points suivants :

  • Vos clusters peuvent contenir à la fois des instances DL1 et des DL1 non-instances.

  • Lorsque vous exécutez une tâche autonome ou créez un service, vous pouvez utiliser des attributs de type d'instance lors de la configuration des contraintes de placement des tâches afin de garantir sur quelles instances de conteneur la tâche, que vous spécifiez, est lancée. Cela garantit que vos ressources sont utilisées efficacement et que les tâches relatives aux charges de travail liées au deep learning se situent sur vos DL1 instances. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Comment Amazon ECS place les tâches sur les instances de conteneur.

    L'exemple suivant exécute une tâche sur une instance dl1.24xlarge de votre cluster default.

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

Utilisation d'une DL1 AMI

Trois options s'offrent à vous pour exécuter une AMI sur EC2 DL1 des instances Amazon pour Amazon ECS :

  • AWS Marketplace AMIs qui sont fournis par Habana ici.

  • Habana Deep Learning AMIs fourni par Amazon Web Services. Comme il n'est pas inclus, vous devez installer l'agent de conteneur Amazon ECS séparément.

  • Utilisez Packer pour créer une AMI personnalisée fournie par le GitHubdépôt. Pour plus d'informations, consultez la section documentation Packer.