Observabilité du modèle pour les tâches de formation sur des SageMaker HyperPod clusters orchestrés par Amazon EKS

SageMaker HyperPod les clusters orchestrés avec Amazon EKS peuvent s'intégrer à l'MLflow application sur Amazon SageMaker Studio. Les administrateurs de clusters configurent le MLflow serveur et le connectent aux SageMaker HyperPod clusters. Les scientifiques des données peuvent mieux comprendre le modèle.

Pour configurer un MLflow serveur à l'aide de la AWS CLI

Un administrateur de cluster doit créer un serveur MLflow de suivi.

Créez un serveur MLflow de suivi SageMaker AI, en suivant les instructions de la section Créer un serveur de suivi à l'aide de la AWS CLI.
Assurez-vous que l'eks-auth:AssumeRoleForPodIdentityautorisation existe dans le rôle d'exécution IAM pour SageMaker HyperPod.

Si le module complémentaire eks-pod-identity-agent n’est pas déjà installé sur votre cluster EKS, installez-le sur le cluster EKS.


aws eks create-addon \
    --cluster-name <eks_cluster_name> \
    --addon-name eks-pod-identity-agent \
    --addon-version vx.y.z-eksbuild.1

Créez un trust-relationship.json fichier pour un nouveau rôle à appeler par Pod MLflow APIs.


cat >trust-relationship.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowEksAuthToAssumeRoleForPodIdentity",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "pods.eks.amazonaws.com"

            },
            "Action": [
                "sts:AssumeRole",
                "sts:TagSession"
            ]
        }
    ]
}
EOF

Exécutez le code suivant pour créer le rôle et attacher la relation d’approbation.


aws iam create-role --role-name hyperpod-mlflow-role \
    --assume-role-policy-document file://trust-relationship.json \
    --description "allow pods to emit mlflow metrics and put data in s3"

Créez la politique suivante qui accorde au pod l’accès pour appeler toutes les opérations sagemaker-mlflow et pour placer les artefacts du modèle dans S3. L'autorisation S3 existe déjà sur le serveur de suivi, mais si les artefacts du modèle sont trop importants, un appel direct à s3 est effectué depuis le MLflow code pour télécharger les artefacts.


cat >hyperpod-mlflow-policy.json <<EOF
{
    "Version": "2012-10-17",		 	 	 
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sagemaker-mlflow:AccessUI",
                "sagemaker-mlflow:CreateExperiment",
                "sagemaker-mlflow:SearchExperiments",
                "sagemaker-mlflow:GetExperiment",
                "sagemaker-mlflow:GetExperimentByName",
                "sagemaker-mlflow:DeleteExperiment",
                "sagemaker-mlflow:RestoreExperiment",
                "sagemaker-mlflow:UpdateExperiment",
                "sagemaker-mlflow:CreateRun",
                "sagemaker-mlflow:DeleteRun",
                "sagemaker-mlflow:RestoreRun",
                "sagemaker-mlflow:GetRun",
                "sagemaker-mlflow:LogMetric",
                "sagemaker-mlflow:LogBatch",
                "sagemaker-mlflow:LogModel",
                "sagemaker-mlflow:LogInputs",
                "sagemaker-mlflow:SetExperimentTag",
                "sagemaker-mlflow:SetTag",
                "sagemaker-mlflow:DeleteTag",
                "sagemaker-mlflow:LogParam",
                "sagemaker-mlflow:GetMetricHistory",
                "sagemaker-mlflow:SearchRuns",
                "sagemaker-mlflow:ListArtifacts",
                "sagemaker-mlflow:UpdateRun",
                "sagemaker-mlflow:CreateRegisteredModel",
                "sagemaker-mlflow:GetRegisteredModel",
                "sagemaker-mlflow:RenameRegisteredModel",
                "sagemaker-mlflow:UpdateRegisteredModel",
                "sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModel",
                "sagemaker-mlflow:GetLatestModelVersions",
                "sagemaker-mlflow:CreateModelVersion",
                "sagemaker-mlflow:GetModelVersion",
                "sagemaker-mlflow:UpdateModelVersion",
                "sagemaker-mlflow:DeleteModelVersion",
                "sagemaker-mlflow:SearchModelVersions",
                "sagemaker-mlflow:GetDownloadURIForModelVersionArtifacts",
                "sagemaker-mlflow:TransitionModelVersionStage",
                "sagemaker-mlflow:SearchRegisteredModels",
                "sagemaker-mlflow:SetRegisteredModelTag",
                "sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModelTag",
                "sagemaker-mlflow:DeleteModelVersionTag",
                "sagemaker-mlflow:DeleteRegisteredModelAlias",
                "sagemaker-mlflow:SetRegisteredModelAlias",
                "sagemaker-mlflow:GetModelVersionByAlias"
            ],
            "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:mlflow-tracking-server/<ml tracking server name>"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": "arn:aws:s3:::<mlflow-s3-bucket_name>"
        }
    ]
}
EOF

Note

ARNs Il s'agit de celui du MLflow serveur et du compartiment S3 configurés avec le MLflow serveur pendant que vous avez créé le serveur en suivant les instructions Configurer l' MLflow infrastructure.

Attachez la politique mlflow-metrics-emit-policy à hyperpod-mlflow-role en utilisant le document de politique enregistré à l’étape précédente.


aws iam put-role-policy \
  --role-name hyperpod-mlflow-role \
  --policy-name mlflow-metrics-emit-policy \
  --policy-document file://hyperpod-mlflow-policy.json

Créez un compte de service Kubernetes pour que Pod puisse accéder au serveur. MLflow


cat >mlflow-service-account.yaml <<EOF
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: mlflow-service-account
  namespace: kubeflow
EOF

Exécutez la commande suivante à appliquer au cluster EKS.


kubectl apply -f mlflow-service-account.yaml

Créez une association d’identité du pod.


aws eks create-pod-identity-association \
    --cluster-name EKS_CLUSTER_NAME \
    --role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/hyperpod-mlflow-role \
    --namespace kubeflow \
    --service-account mlflow-service-account

Pour collecter des métriques à partir des tâches de formation vers le MLflow serveur

Les data scientists doivent configurer le script d'entraînement et l'image docker pour transmettre des métriques au MLflow serveur.

Ajoutez les lignes suivantes au début de votre script d’entraînement.


import mlflow

# Set the Tracking Server URI using the ARN of the Tracking Server you created
mlflow.set_tracking_uri(os.environ['MLFLOW_TRACKING_ARN'])
# Enable autologging in MLflow
mlflow.autolog()

Générez une image Docker avec le script d’entraînement et envoyez-la (push) à Amazon ECR. Obtenez l’ARN du conteneur ECR. Pour plus d’informations sur la génération et le transfert (push) d’une image Docker, consultez Transmission d’une image Docker dans le Guide de l’utilisateur ECR.

Astuce
Assurez-vous d’ajouter l’installation des packages mlflow et sagemaker-mlflow dans le fichier Docker. Pour en savoir plus sur l'installation des packages, les exigences et les versions compatibles des packages, consultez la section Installation MLflow et le MLflow plug-in SageMaker AI.

Ajoutez un compte de service dans les pods des tâches d’entraînement pour leur donner accès à hyperpod-mlflow-role. Cela permet aux Pods d'appeler MLflow APIs. Exécutez le modèle de soumission de tâches SageMaker HyperPod CLI suivant. Créez-le avec le nom de fichier mlflow-test.yaml.


defaults:
 - override hydra/job_logging: stdout

hydra:
 run:
  dir: .
 output_subdir: null

training_cfg:
 entry_script: ./train.py
 script_args: []
 run:
  name: test-job-with-mlflow # Current run name
  nodes: 2 # Number of nodes to use for current training
  # ntasks_per_node: 1 # Number of devices to use per node
cluster:
 cluster_type: k8s # currently k8s only
 instance_type: ml.c5.2xlarge
 cluster_config:
  # name of service account associated with the namespace
  service_account_name: mlflow-service-account
  # persistent volume, usually used to mount FSx
  persistent_volume_claims: null
  namespace: kubeflow
  # required node affinity to select nodes with SageMaker HyperPod
  # labels and passed health check if burn-in enabled
  label_selector:
      required:
          sagemaker.amazonaws.com/node-health-status:
              - Schedulable
      preferred:
          sagemaker.amazonaws.com/deep-health-check-status:
              - Passed
      weights:
          - 100
  pullPolicy: IfNotPresent # policy to pull container, can be Always, IfNotPresent and Never
  restartPolicy: OnFailure # restart policy

base_results_dir: ./result # Location to store the results, checkpoints and logs.
container: 111122223333.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/tag # container to use

env_vars:
 NCCL_DEBUG: INFO # Logging level for NCCL. Set to "INFO" for debug information
 MLFLOW_TRACKING_ARN: arn:aws:sagemaker:us-west-2:11112223333:mlflow-tracking-server/tracking-server-name

Démarrez la tâche en utilisant le fichier YAML comme suit.
```
hyperpod start-job --config-file /path/to/mlflow-test.yaml
```

Générez une URL pré-signée pour le serveur MLflow de suivi. Vous pouvez ouvrir le lien dans votre navigateur et commencer à suivre votre tâche d’entraînement.


aws sagemaker create-presigned-mlflow-tracking-server-url \                          
    --tracking-server-name "tracking-server-name" \
    --session-expiration-duration-in-seconds 1800 \
    --expires-in-seconds 300 \
    --region region

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Conventions de rédaction

Observabilité

Observabilité des clusters et des tâches

Observabilité du modèle pour les tâches de formation sur des SageMaker HyperPod clusters orchestrés par Amazon EKS

Note

Astuce