Tutorial de pré-treinamento de clusters do Kubernetes (GPU) - SageMaker IA da Amazon
Configuração do ambiente de GPU do KubernetesInicie o trabalho de treinamento com a SageMaker HyperPod CLIIniciar a tarefa de treinamento com o inicializador de fórmulas

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Tutorial de pré-treinamento de clusters do Kubernetes (GPU)

Há duas maneiras de iniciar uma tarefa de treinamento em um cluster de GPU do Kubernetes:

  • Ferramenta de linha de HyperPod comando (recomendada)

  • O lançador NeMo de estilo

Pré-requisitos

Antes de começar a configurar seu ambiente, você deve:

  • Um cluster de HyperPod GPU Kubernetes está configurado corretamente.

  • Ter um local de armazenamento compartilhado. Pode ser um sistema de FSx arquivos Amazon ou um sistema NFS acessível a partir dos nós do cluster.

  • Ter dados em um dos seguintes formatos:

    • JSON

    • JSONGZ (JSON compactado)

    • ARROW

  • (Opcional) Você deve receber uma HuggingFace ficha se estiver usando os pesos do modelo HuggingFace para pré-treinamento ou ajuste fino. Para ter mais informações sobre como obter o token, consulte User access tokens.

Configuração do ambiente de GPU do Kubernetes

Para configurar um ambiente de GPU do Kubernetes, faça o seguinte:

  • Configure um ambiente virtual. Você deve usar o Python 3.9 ou posterior.

    python3 -m venv ${PWD}/venv
source venv/bin/activate

  • Instale as dependências usando um dos seguintes métodos:

    • (Recomendado): método de ferramenta HyperPod de linha de comando:

      # install HyperPod command line tools
git clone https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-cli
cd sagemaker-hyperpod-cli
pip3 install .

    • SageMaker HyperPod método de receitas:

      # install SageMaker HyperPod Recipes.
git clone --recursive git@github.com:aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
cd sagemaker-hyperpod-recipes
pip3 install -r requirements.txt

  • Configure o kubectl e o eksctl.

  • Instale o Helm.

  • Conecte-se ao cluster do Kubernetes.

    aws eks update-kubeconfig --region "CLUSTER_REGION" --name "CLUSTER_NAME"
hyperpod connect-cluster --cluster-name "CLUSTER_NAME" [--region "CLUSTER_REGION"] [--namespace <namespace>]

Inicie o trabalho de treinamento com a SageMaker HyperPod CLI

Recomendamos usar a ferramenta de interface SageMaker HyperPod de linha de comando (CLI) para enviar seu trabalho de treinamento com suas configurações. O exemplo a seguir envia uma tarefa de treinamento ao modelo hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.

  • your_training_container: contêiner de deep learning. Para encontrar a versão mais recente do contêiner da SMP, consulteNotas de lançamento da biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker.

  • (Opcional) Você pode fornecer o HuggingFace token se precisar de pesos pré-treinados HuggingFace definindo o seguinte par de valores-chave:

    "recipes.model.hf_access_token": "<your_hf_token>"
hyperpod start-job --recipe training/llama/hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain \
--persistent-volume-claims fsx-claim:data \
--override-parameters \
'{
"recipes.run.name": "hf-llama3-8b",
"recipes.exp_manager.exp_dir": "/data/<your_exp_dir>",
"container": "658645717510.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.4.1-gpu-py311-cu121",
"recipes.model.data.train_dir": "<your_train_data_dir>",
"recipes.model.data.val_dir": "<your_val_data_dir>",
"cluster": "k8s",
"cluster_type": "k8s"
}'

Depois de enviar uma tarefa de treinamento, você pode usar o comando a seguir para verificar se a enviou com êxito.

kubectl get pods
NAME                             READY   STATUS             RESTARTS        AGE
hf-llama3-<your-alias>-worker-0   0/1     running         0               36s

Se o STATUS for PENDING ou ContainerCreating, execute o comando a seguir para obter mais detalhes.

kubectl describe pod name_of_pod

Depois que o STATUS da tarefa mudar para Running, você poderá examinar o log usando o comando a seguir.

kubectl logs name_of_pod

O STATUS muda para Completed quando você executa kubectl get pods.

Iniciar a tarefa de treinamento com o inicializador de fórmulas

Como alternativa, você pode usar as SageMaker HyperPod receitas para enviar seu trabalho de treinamento. Para usar as fórmulas, é necessário atualizar o k8s.yaml e o config.yaml e utilizar o script de execução.

  • No k8s.yaml, atualize persistent_volume_claims. Ele monta a FSx reivindicação da Amazon no /data diretório de cada pod de computação

    persistent_volume_claims:
  - claimName: fsx-claim
    mountPath: data

  • No config.yaml, atualize repo_url_or_path em git.

    git:
  repo_url_or_path: <training_adapter_repo>
  branch: null
  commit: null
  entry_script: null
  token: null

  • Atualizar as launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh

    • your_contrainer: contêiner de deep learning. Para encontrar a versão mais recente do contêiner da SMP, consulteNotas de lançamento da biblioteca de paralelismo de modelos do SageMaker.

    • (Opcional) Você pode fornecer o HuggingFace token se precisar de pesos pré-treinados HuggingFace definindo o seguinte par de valores-chave:

      recipes.model.hf_access_token=<your_hf_token>
    #!/bin/bash
#Users should setup their cluster type in /recipes_collection/config.yaml
REGION="<region>"
IMAGE="658645717510.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/smdistributed-modelparallel:2.4.1-gpu-py311-cu121"
SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR=${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR:-"$(pwd)"}
EXP_DIR="<your_exp_dir>" # Location to save experiment info including logging, checkpoints, ect
TRAIN_DIR="<your_training_data_dir>" # Location of training dataset
VAL_DIR="<your_val_data_dir>" # Location of talidation dataset

HYDRA_FULL_ERROR=1 python3 "${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/main.py" \
    recipes=training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_gpu_p5x16_pretrain \
    base_results_dir="${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/results" \
    recipes.run.name="hf-llama3" \
    recipes.exp_manager.exp_dir="$EXP_DIR" \
    cluster=k8s \
    cluster_type=k8s \
    container="${IMAGE}" \
    recipes.model.data.train_dir=$TRAIN_DIR \
    recipes.model.data.val_dir=$VAL_DIR

  • Iniciar a tarefa de treinamento

    bash launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh

Depois de enviar a tarefa de treinamento, você pode usar o comando a seguir para verificar se a enviou com êxito.

kubectl get pods
NAME READY   STATUS             RESTARTS        AGE
hf-llama3-<your-alias>-worker-0   0/1     running         0               36s

Se o STATUS for PENDING ou ContainerCreating, execute o comando a seguir para obter mais detalhes.

kubectl describe pod <name-of-pod>

Depois que o STATUS da tarefa mudar para Running, você poderá examinar o log usando o comando a seguir.

kubectl logs name_of_pod

O STATUS mudará para Completed quando você executar kubectl get pods.

Para ter mais informações sobre a configuração de clusters do K8s, consulte Executando um trabalho de treinamento no HyperPod k8s.