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# Configura il cluster Amazon EKS per i AI/ML carichi di lavoro
**Suggerimento**
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Questa sezione ti guida nella creazione di un cluster Amazon EKS pronto per eseguire carichi di lavoro di inferenza, tra cui l'elaborazione con GPU, lo stack di monitoraggio e lo storage Amazon S3 per i pesi dei modelli, insieme alle autorizzazioni IAM necessarie. AWS
## Panoramica dell’architettura
La configurazione crea la seguente infrastruttura:
+ **Cluster EKS con GPU-enabled nodi**: A Karpenter-managed NodePool che fornisce dinamicamente istanze G-family GPU utilizzando la capacità Spot con fallback. On-Demand
+ **Stack di monitoraggio**: Prometheus analizza i parametri di cluster, nodi e GPU e li scrive in remoto su Amazon Managed Service for Prometheus (AMP). Grafana fornisce dashboard per la visualizzazione. NVIDIA DCGM Exporter aggiunge GPU-specific parametri tra cui utilizzo, memoria, temperatura, consumo energetico, larghezza di banda NVLink e attività dei tensori.
+ Bucket **S3 per i pesi dei modelli: un bucket** Amazon S3 per la memorizzazione dei pesi dei modelli, con un'associazione EKS Pod Identity che consente l'accesso ai pod dei carichi di lavoro. read/write
## Opzioni di calcolo del cluster
La guida fornisce due percorsi per configurare il cluster. Scegline uno e seguilo in modo coerente in tutti i passaggi.
+ **EKS Auto Mode**: un singolo comando effettua il provisioning di un cluster EKS con EKS Auto Mode abilitato. Tutti i componenti richiesti vengono forniti immediatamente, tra cui l' Karpenter-based auto-scaling, l'agente di monitoraggio dei nodi EKS, il fast container pull con SOCI e il plug-in per dispositivi NVIDIA.
+ **Self-managed Karpenter**: puoi installare e configurare ogni componente in modo esplicito: Karpenter via`eksctl`, riparazione automatica dei nodi tramite il suo feature gate, l'agente di monitoraggio dei nodi EKS come componente aggiuntivo EKS e il plug-in per dispositivi NVIDIA tramite Helm. Puoi anche creare una versione personalizzata `EC2NodeClass` che utilizza le AMI EKS-optimized NVIDIA AL2023 e configura SOCI.
## Cosa configurerai
| Fase | Description |
| --- | --- |
| **Crea un cluster** | Esegui il provisioning del piano di controllo EKS e dei componenti a livello di cluster necessari per i carichi di lavoro GPU. |
| **Crea nodi GPU con provisioning dinamico** | Definisci una GPU dinamica che effettui il provisioning delle istanze G-family GPU NodePool man mano che vengono pianificati i carichi di lavoro. |
| **Esegui il test con un contenitore di esempio** | Convalida la configurazione dall'inizio alla fine eseguendo un `nvidia-smi` pod che attiva Karpenter per il provisioning di un nodo. GPU-enabled |
| **Aggiungi capacità riservata (opzionale)** | Allega un codice ODCR ( On-Demand Capacity Reserved-First) al tuo NodeClass indirizzo riservato con fallback. Spot/On-Demand |
| **Installa il monitoraggio** | Implementa kube-prometheus-stack (Prometheus \+ Grafana) con scrittura remota su AMP, oltre a NVIDIA DCGM Exporter per le metriche GPU. |
| **Crea un bucket di pesi per modelli** | Crea un bucket S3 e configura EKS Pod Identity in modo che i pod del carico di lavoro possano leggere e scrivere i pesi dei modelli. |
## Nozioni di base
Per istruzioni dettagliate sull'utilizzo della CLI, consulta AWS . [Configura il cluster Amazon EKS per i AI/ML carichi di lavoro utilizzando le CLI](ml-cluster-setup-cli.md)