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SageMaker トレーニングジョブの事前トレーニングのチュートリアル (GPU)

このチュートリアルでは、GPU インスタンスで SageMaker トレーニングジョブを使用して事前トレーニングジョブを設定して実行するプロセスについて説明します。

開始する前に、以下の前提条件を満たしていることを確認します。

GPU SageMaker トレーニングジョブの環境設定

SageMaker トレーニングジョブを実行する前に、 aws configure コマンドを実行してAWS認証情報と優先リージョンを設定します。configure コマンドの代わりに、AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY、AWS_SESSION_TOKEN. などの環境変数を使用して認証情報を指定できます。詳細については、「SageMaker AI Python SDK」を参照してください。

SageMaker AI JupyterLab で SageMaker AI JupyterLab Notebook を使用して SageMaker トレーニングジョブを起動することを強くお勧めします。詳細については、「SageMaker JupyterLab」を参照してください。

Jupyter Notebook を使用してトレーニングジョブを起動する

次の Python コードを使用すると、レシピで SageMaker トレーニングジョブを実行できます。SageMaker AI Python SDKの PyTorch 推定ツールを活用してレシピを送信します。次の例では、SageMaker AI トレーニングプラットフォームで llama3-8b レシピを起動します。

import os
import sagemaker,boto3
from sagemaker.debugger import TensorBoardOutputConfig

from sagemaker.pytorch import PyTorch

sagemaker_session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

bucket = sagemaker_session.default_bucket() 
output = os.path.join(f"s3://{bucket}", "output")
output_path = "<s3-URI>"

overrides = {
    "run": {
        "results_dir": "/opt/ml/model",
    },
    "exp_manager": {
        "exp_dir": "",
        "explicit_log_dir": "/opt/ml/output/tensorboard",
        "checkpoint_dir": "/opt/ml/checkpoints",
    },   
    "model": {
        "data": {
            "train_dir": "/opt/ml/input/data/train",
            "val_dir": "/opt/ml/input/data/val",
        },
    },
}

tensorboard_output_config = TensorBoardOutputConfig(
    s3_output_path=os.path.join(output, 'tensorboard'),
    container_local_output_path=overrides["exp_manager"]["explicit_log_dir"]
)

estimator = PyTorch(
    output_path=output_path,
    base_job_name=f"llama-recipe",
    role=role,
    instance_type="ml.p5.48xlarge",
    training_recipe="training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_gpu_p5x16_pretrain",
    recipe_overrides=recipe_overrides,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    tensorboard_output_config=tensorboard_output_config,
)

estimator.fit(inputs={"train": "s3 or fsx input", "val": "s3 or fsx input"}, wait=True)

上記のコードは、トレーニングレシピを使用して PyTorch 推定ツールオブジェクトを作成し、fit() メソッドを使用してモデルに適合させます。training_recipe パラメータを使用して、トレーニングに使用するレシピを指定します。

直接 SageMaker AI Python SDK を使用している場合にのみ、source_dir で transformers==4.45.2 を requirements.txt の末尾に追加します。例えば、Jupyter ノートブックを使用している場合は、テキストファイルにこのバージョンを追加する必要があります。

SageMaker トレーニングジョブのエンドポイントをデプロイする際は、使用しているイメージ URI を指定する必要があります。イメージ URI を指定しない場合、推定ツールはトレーニングイメージをデプロイのイメージとして使用します。SageMaker HyperPod が提供するトレーニングイメージには、推論とデプロイに必要な依存関係は含まれていません。以下は、推論イメージをデプロイに使用する方法の例です。

from sagemaker import image_uris
container=image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='us-west-2',version='2.0',py_version='py310',image_scope='inference', instance_type='ml.p4d.24xlarge')
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1,instance_type='ml.p4d.24xlarge',image_uri=container)

レシピランチャーを使用してトレーニングジョブを起動する

ファイル内の ./recipes_collection/cluster/sm_jobs.yaml ファイルを以下のとおり更新します。

sm_jobs_config:
  output_path: <s3_output_path>
  tensorboard_config:
    output_path: <s3_output_path>
    container_logs_path: /opt/ml/output/tensorboard  # Path to logs on the container
  wait: True  # Whether to wait for training job to finish
  inputs:  # Inputs to call fit with. Set either s3 or file_system, not both.
    s3:  # Dictionary of channel names and s3 URIs. For GPUs, use channels for train and validation.
      train: <s3_train_data_path>
      val: null
  additional_estimator_kwargs:  # All other additional args to pass to estimator. Must be int, float or string.
    max_run: 180000
    enable_remote_debug: True
  recipe_overrides:
    exp_manager:
      explicit_log_dir: /opt/ml/output/tensorboard
    data:
      train_dir: /opt/ml/input/data/train
    model:
      model_config: /opt/ml/input/data/train/config.json
    compiler_cache_url: "<compiler_cache_url>"

./recipes_collection/config.yaml を更新して、cluster と cluster_type で sm_jobs を指定します。

defaults:
  - _self_
  - cluster: sm_jobs  # set to `slurm`, `k8s` or `sm_jobs`, depending on the desired cluster
  - recipes: training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_trn1x4_pretrain
cluster_type: sm_jobs  # bcm, bcp, k8s or sm_jobs. If bcm, k8s or sm_jobs, it must match - cluster above.
                

以下のコマンドを使って、ジョブを起動します。

python3 main.py --config-path recipes_collection --config-name config

SageMaker トレーニングジョブの設定の詳細については、「SageMaker トレーニングジョブでトレーニングジョブを実行する」を参照してください。