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Executando um trabalho de treinamento no HyperPod Slurm
SageMaker HyperPod O Recipes oferece suporte ao envio de um trabalho de treinamento para um cluster de GPU/Trainium slurm. Antes de enviar a tarefa de treinamento, atualize a configuração do cluster. Use um dos seguintes métodos para atualizar a configuração do cluster:
-
Modifique o
slurm.yaml. -
Substitua o arquivo por meio da linha de comandos.
Depois de atualizar a configuração do cluster, instale o ambiente.
Configurar o cluster
Para enviar uma tarefa de treinamento para um cluster do Slurm, especifique a configuração específica do Slurm. Modifique o slurm.yaml para configurar o cluster do Slurm. Veja a seguir um exemplo de configuração de cluster do Slurm. Você pode modificar esse arquivo de acordo com suas próprias necessidades de treinamento:
job_name_prefix: 'sagemaker-' slurm_create_submission_file_only: False stderr_to_stdout: True srun_args: # - "--no-container-mount-home" slurm_docker_cfg: docker_args: # - "--runtime=nvidia" post_launch_commands: container_mounts: - "/fsx:/fsx"
-
job_name_prefix: especifique um prefixo de nome de tarefa para identificar facilmente seus envios ao cluster do Slurm. -
slurm_create_submission_file_only: defina essa configuração como True para realizar uma simulação e ajudar você a depurar. -
stderr_to_stdout: especifique se você está redirecionando seu erro padrão (stderr) para a saída padrão (stdout). -
srun_args: personalize configurações srun adicionais, como excluir nós de computação específicos. Para ter mais informações, consulte a documentação do srun. -
slurm_docker_cfg: o lançador de SageMaker HyperPod receitas lança um contêiner Docker para executar seu trabalho de treinamento. Você pode especificar argumentos adicionais do Docker dentro desse parâmetro. -
container_mounts: especifique os volumes que você está montando no contêiner para o inicializador de fórmulas. Desse modo, suas tarefas de treinamento poderão acessar os arquivos nesses volumes.