HyperPod Slurm 클러스터 사전 훈련 자습서(GPU) - Amazon SageMaker AI
HyperPod GPU Slurm 환경 설정훈련 작업 시작

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HyperPod Slurm 클러스터 사전 훈련 자습서(GPU)

다음 자습서에서는 Slurm 환경을 설정하고 Llama 80억 파라미터 모델에서 훈련 작업을 시작합니다.

사전 조건

레시피를 실행하도록 환경을 설정하기 전에 다음 조건을 충족해야 합니다.

  • HyperPod GPU Slurm 클러스터를 설정합니다.

    • HyperPod Slurm 클러스터에는 Nvidia Enroot 및 Pyxis가 활성화되어 있어야 합니다(기본적으로 활성화되어 있음).

  • 공유 스토리지 위치가 있어야 합니다. Amazon FSx 파일 시스템 또는 클러스터 노드에서 액세스할 수 있는 NFS 시스템일 수 있습니다.

  • 다음 형식 중 하나의 데이터가 있어야 합니다.

    • JSON

    • JSONGZ(압축된 JSON)

    • ARROW

  • (선택 사항) 사전 훈련 또는 미세 조정에 HuggingFace의 모델 가중치를 사용하는 경우 HuggingFace 토큰을 받아야 합니다. 토큰 가져오기에 대한 자세한 내용은 User access tokens 섹션을 참조하세요.

HyperPod GPU Slurm 환경 설정

HyperPod GPU Slurm 클러스터에서 훈련 작업을 시작하려면 다음을 수행합니다.

  1. Slurm 클러스터의 헤드 노드에 SSH로 연결합니다.

  2. 로그인한 후 가상 환경을 설정합니다. Python 3.9 이상을 사용하고 있는지 확인합니다.

    #set up a virtual environment
python3 -m venv ${PWD}/venv
source venv/bin/activate

  3. SageMaker HyperPod 레시피와 SageMaker HyperPod 어댑터 리포지토리를 공유 스토리지 위치에 복제합니다.

    git clone https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-training-adapter-for-nemo.git
git clone --recursive https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
cd sagemaker-hyperpod-recipes
pip3 install -r requirements.txt

  4. Enroot를 사용하여 스쿼시 파일을 생성합니다. SMP 컨테이너의 최신 릴리스를 찾으려면 SageMaker 모델 병렬 처리 라이브러리 릴리스 노트 섹션을 참조하세요. Enroot 파일 사용 방법을 더 깊이 이해하려면 빌드 AWS최적화 Nemo-Launcher 이미지를 참조하세요.

    REGION="<region>"
IMAGE="658645717510.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.4.1-gpu-py311-cu121"
aws ecr get-login-password --region ${REGION} | docker login --username AWS --password-stdin 658645717510.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com
enroot import -o $PWD/smdistributed-modelparallel.sqsh dockerd://${IMAGE}
mv $PWD/smdistributed-modelparallel.sqsh "/fsx/<any-path-in-the-shared-filesystem>"

  5. Enroot 스쿼시 파일을 사용하여 훈련을 시작하려면 다음 예시를 사용하여 recipes_collection/config.yaml 파일을 수정합니다.

    container: /fsx/path/to/your/smdistributed-modelparallel.sqsh

훈련 작업 시작

종속성을 설치한 후 sagemaker-hyperpod-recipes/launcher_scripts 디렉터리에서 훈련 작업을 시작합니다. SageMaker HyperPod recipes repository를 복제하여 종속성을 가져올 수 있습니다.

먼저 Github에서 훈련 레시피를 선택합니다. 모델 이름은 레시피의 일부로 지정됩니다. 다음 예시에서는 launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh 스크립트를 사용하여 시퀀스 길이가 8,192인 사전 훈련 레시피인 llama/hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain으로 Llama 8b를 시작합니다.

  • IMAGE: 환경 설정 섹션의 컨테이너입니다.

  • (선택 사항) HuggingFace에서 사전 훈련된 가중치가 필요한 경우 다음 키-값 페어를 설정하여 HuggingFace 토큰을 제공할 수 있습니다.

    recipes.model.hf_access_token=<your_hf_token>
#!/bin/bash
IMAGE="${YOUR_IMAGE}"
SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR="${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR:-${PWD}}"

TRAIN_DIR="${YOUR_TRAIN_DIR}" # Location of training dataset
VAL_DIR="${YOUR_VAL_DIR}" # Location of validation dataset

# experiment ouput directory
EXP_DIR="${YOUR_EXP_DIR}"

HYDRA_FULL_ERROR=1 python3 "${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/main.py" \
  recipes=training/llama/hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain \
  base_results_dir="${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/results" \
  recipes.run.name="hf_llama3_8b" \
  recipes.exp_manager.exp_dir="$EXP_DIR" \
  recipes.model.data.train_dir="$TRAIN_DIR" \
  recipes.model.data.val_dir="$VAL_DIR" \
  container="${IMAGE}" \
  +cluster.container_mounts.0="/fsx:/fsx"

런처 스크립트에서 필요한 모든 파라미터를 구성한 후 다음 명령을 사용하여 스크립트를 실행할 수 있습니다.

bash launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh

Slurm 클러스터 구성에 대한 자세한 정보는 HyperPod Slurm에서 훈련 작업 실행 섹션을 참조하세요.