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Envio de tarefas com o MIG

Usando o Kubernetes YAML

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: mig-job
  namespace: default
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: pytorch
        image: pytorch/pytorch:latest
        resources:
          requests:
            nvidia.com/mig-1g.5gb: 1
            cpu: "100m"
            memory: "128Mi"
          limits:
            nvidia.com/mig-1g.5gb: 1
      restartPolicy: Never

Usando a HyperPod CLI

Use a HyperPod CLI para implantar JumpStart modelos com suporte MIG. O exemplo a seguir demonstra os novos parâmetros da CLI para particionamento de GPU:

# Deploy JumpStart model with MIG
hyp create hyp-jumpstart-endpoint \
  --model-id deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b \
  --instance-type ml.p5.48xlarge \
  --accelerator-partition-type mig-2g.10gb \
  --accelerator-partition-validation True \
  --endpoint-name my-endpoint \
  --tls-certificate-output-s3-uri s3://certificate-bucket/ \
  --namespace default

Implantação do modelo com MIG

HyperPod A inferência permite implantar os modelos em perfis MIG por meio do Studio Classic e kubectl da CLI. HyperPod Para implantar JumpStart modelos emkubectl, CRDs chame os campos spec.server.acceleratorPartitionType para implantar o modelo no perfil MIG desejado. Executamos validações para garantir que os modelos possam ser implantados no perfil MIG selecionado no CRD. Caso queira desativar as verificações de validação do MIG, use spec.server.validations.acceleratorPartitionValidation paraFalse.

JumpStart Modelos

apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: JumpStartModel
metadata:
  name: deepseek-model
  namespace: default
spec:
  sageMakerEndpoint:
    name: deepseek-endpoint
  model:
    modelHubName: SageMakerPublicHub
    modelId: deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b
  server:
    acceleratorPartitionType: mig-7g.40gb
    instanceType: ml.p4d.24xlarge

Implante o modelo do Amazon S3 usando InferenceEndpointConfig

InferenceEndpointConfig permite que você implante um modelo personalizado do Amazon S3. Para implantar um modelo no MIG, spec.worker.resources mencione o perfil MIG em e. requests limits Consulte uma implantação simples abaixo:

apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: InferenceEndpointConfig
metadata:
  name: custom-model
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  modelName: my-model
  endpointName: my-endpoint
  instanceType: ml.p4d.24xlarge
  modelSourceConfig:
    modelSourceType: s3
    s3Storage:
      bucketName: my-model-bucket
      region: us-east-2
    modelLocation: model-path
  worker:
    resources:
      requests:
        nvidia.com/mig-3g.20gb: 1
        cpu: "5600m"
        memory: "10Gi"
      limits:
        nvidia.com/mig-3g.20gb: 1

Implante o modelo do FSx for Lustre usando InferenceEndpointConfig

InferenceEndpointConfig permite que você implante um modelo personalizado do FSx for Lustre. Para implantar um modelo no MIG, spec.worker.resources mencione o perfil MIG em e. requests limits Consulte uma implantação simples abaixo:

apiVersion: inference.sagemaker.aws.amazon.com/v1
kind: InferenceEndpointConfig
metadata:
  name: custom-model
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  modelName: my-model
  endpointName: my-endpoint
  instanceType: ml.p4d.24xlarge
  modelSourceConfig:
    modelSourceType: fsx
    fsxStorage:
      fileSystemId: fs-xxxxx
    modelLocation: location-on-fsx
  worker:
    resources:
      requests:
        nvidia.com/mig-3g.20gb: 1
        cpu: "5600m"
        memory: "10Gi"
      limits:
        nvidia.com/mig-3g.20gb: 1

Usando a interface do usuário do Studio Classic

Implantação de JumpStart modelos com o MIG

Opções de configuração do modelo

Configurações do endpoint:

Configuração avançada:

Monitorando modelos implantados

Usando a HyperPod CLI

JumpStart Implantação

O JumpStart comando HyperPod CLI inclui dois novos campos para suporte ao MIG:

hyp create hyp-jumpstart-endpoint \
  --version 1.1 \
  --model-id deepseek-llm-r1-distill-qwen-1-5b \
  --instance-type ml.p4d.24xlarge \
  --endpoint-name js-test \
  --accelerator-partition-type "mig-4g.20gb" \
  --accelerator-partition-validation true \
  --tls-certificate-output-s3-uri s3://my-bucket/certs/

Implantação personalizada de endpoints

Para implantar por meio de endpoint personalizado, use os campos existentes --resources-requests e habilite --resources-limits a funcionalidade do perfil MIG:

hyp create hyp-custom-endpoint \
  --namespace default \
  --metadata-name deepseek15b-mig-10-14-v2 \
  --endpoint-name deepseek15b-mig-endpoint \
  --instance-type ml.p4d.24xlarge \
  --model-name deepseek15b-mig \
  --model-source-type s3 \
  --model-location deep-seek-15b \
  --prefetch-enabled true \
  --tls-certificate-output-s3-uri s3://sagemaker-bucket \
  --image-uri lmcache/vllm-openai:v0.3.7 \
  --container-port 8080 \
  --model-volume-mount-path /opt/ml/model \
  --model-volume-mount-name model-weights \
  --s3-bucket-name model-storage-123456789 \
  --s3-region us-east-2 \
  --invocation-endpoint invocations \
  --resources-requests '{"cpu":"5600m","memory":"10Gi","nvidia.com/mig-3g.20gb":"1"}' \
  --resources-limits '{"nvidia.com/mig-3g.20gb":"1"}' \
  --env '{
    "OPTION_ROLLING_BATCH":"vllm",
    "SERVING_CHUNKED_READ_TIMEOUT":"480",
    "DJL_OFFLINE":"true",
    "NUM_SHARD":"1",
    "SAGEMAKER_PROGRAM":"inference.py",
    "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY":"/opt/ml/model/code",
    "MODEL_CACHE_ROOT":"/opt/ml/model",
    "SAGEMAKER_MODEL_SERVER_WORKERS":"1",
    "SAGEMAKER_MODEL_SERVER_TIMEOUT":"3600",
    "OPTION_TRUST_REMOTE_CODE":"true",
    "OPTION_ENABLE_REASONING":"true",
    "OPTION_REASONING_PARSER":"deepseek_r1",
    "SAGEMAKER_CONTAINER_LOG_LEVEL":"20",
    "SAGEMAKER_ENV":"1"
  }'