Konfiguration von Speicher für SageMaker HyperPod-Cluster, orchestriert von Amazon EKS

Datenzugriff und Datenverwaltung: Datenwissenschaftler arbeiten häufig mit großen Datensätzen, die für das Training von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind. Durch die Angabe von Speicherparametern bei der Auftragsübermittlung können sie definieren, wo sich diese Datensätze befinden (z. B. Amazon S3 S3-Buckets, persistente Volumes in Kubernetes) und wie während der Auftragsausführung auf sie zugegriffen wird.

Leistungsoptimierung: Die Effizienz des Zugriffs auf Eingabedaten kann sich erheblich auf die Leistung der Trainingsaufgabe auswirken. Durch die Optimierung der Speicherparameter können Datenwissenschaftler sicherstellen, dass Daten effizient gelesen und geschrieben werden, wodurch I/O-Engpässe reduziert werden.

Checkpointing im Training: Bei Trainingsjobs mit langer Laufzeit ist es üblich, Checkpoints zu speichern, d. h. Zwischenzustände des Modells. Auf diese Weise können Datenwissenschaftler das Training im Falle eines Fehlers an einem bestimmten Punkt fortsetzen, anstatt bei Null anzufangen.

Datenwiederherstellung und Experimente: Durch die Angabe des Speicherorts für Checkpoints können Datenwissenschaftler sicherstellen, dass diese Checkpoints sicher gespeichert sind, möglicherweise in einem verteilten Speichersystem, das Redundanz und hohe Verfügbarkeit bietet. Dies ist entscheidend, um sich nach Unterbrechungen zu erholen und mit verschiedenen Trainingsstrategien zu experimentieren.