Trainium Slurm 叢集預先訓練教學課程
下列教學課程會在 Slurm 叢集上設定 Trainium 環境,並在 Llama 80 億參數模型上啟動訓練任務。
先決條件
開始設定環境之前,請確定您具有下列先決條件:
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設定 SageMaker HyperPod Trainium Slurm 叢集。
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共用儲存位置。它可以是可從叢集節點存取的 Amazon FSx 檔案系統或 NFS 系統。
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採用下列其中一種格式的資料:
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JSON
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JSONGZ (壓縮 JSON)
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ARROW
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(選用) 如果您要使用來自 HuggingFace 的模型權重進行預先訓練或微調,則必須取得 HuggingFace 權杖。如需取得權杖的詳細資訊,請參閱使用者存取權杖
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在 Slurm 叢集上設定 Trainium 環境
若要在 Slurm 叢集上啟動訓練任務,請執行下列動作:
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對 Slurm 叢集的主節點執行 SSH。
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登入後,請設定 Neuron 環境。如需設定 Neuron 的相關資訊,請參閱 Neuron 設定步驟
。我們建議依賴預先安裝 Neuron 驅動程式的深度學習 AMI,例如 Ubuntu 20 搭配 DLAMI Pytorch 。 -
將 SageMaker HyperPod 配方儲存庫複製到叢集中的共用儲存位置。共用儲存位置可以是可從叢集節點存取的 Amazon FSx 檔案系統或 NFS 系統。
git clone --recursive https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git cd sagemaker-hyperpod-recipes pip3 install -r requirements.txt -
完成下列教學課程:HuggingFace Llama3-8B 預先訓練
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準備模型組態。Neuron 儲存庫中可用的模型組態。如需本教學課程中使用的模型組態,請參閱 llama3 8b 模型組態
在 Trainium 中啟動訓練任務
若要在 Trainium 中啟動訓練任務,請指定叢集組態和 Neuron 配方。例如,若要在 Trainium 中啟動 llama3 8b 預先訓練任務,請將啟動指令碼 launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq8k_trn1x4_pretrain.sh 設定為下列項目:
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MODEL_CONFIG:來自環境設定區段的模型組態 -
(選用) 如果您需要來自 HuggingFace 的預先訓練權重,您可以設定下列金鑰/值對,以提供 HuggingFace 權杖:
recipes.model.hf_access_token=<your_hf_token>
#!/bin/bash #Users should set up their cluster type in /recipes_collection/config.yaml SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR=${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR:-"$(pwd)"} COMPILE=0 TRAIN_DIR="${TRAIN_DIR}" # Location of training dataset MODEL_CONFIG="${MODEL_CONFIG}" # Location of config.json for the model HYDRA_FULL_ERROR=1 python3 "${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/main.py" \ base_results_dir="${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/results" \ instance_type="trn1.32xlarge" \ recipes.run.compile="$COMPILE" \ recipes.run.name="hf-llama3-8b" \ recipes.trainer.num_nodes=4 \ recipes=training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_trn1x4_pretrain \ recipes.data.train_dir="$TRAIN_DIR" \ recipes.model.model_config="$MODEL_CONFIG"
若要啟動訓練任務,請執行下列命令:
bash launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq8k_trn1x4_pretrain.sh
如需 Slurm 叢集組態的詳細資訊,請參閱 在 HyperPod Slurm 上執行訓練任務。