Configuración del almacenamiento para los clústeres de SageMaker HyperPod orquestados por Amazon EKS

Administración y acceso a los datos: los científicos de datos suelen trabajar con grandes conjuntos de datos que son necesarios para el entrenamiento de modelos de machine learning. La especificación de los parámetros de almacenamiento en el envío del trabajo les permite definir dónde se encuentran estos conjuntos de datos (por ejemplo, buckets de Amazon S3 o volúmenes persistentes en Kubernetes) y cómo se accede a ellos durante la ejecución del trabajo.

Optimización del rendimiento: la eficiencia del acceso a los datos de entrada puede afectar considerablemente al rendimiento del trabajo de entrenamiento. Al optimizar los parámetros de almacenamiento, los científicos de datos pueden garantizar que los datos se lean y escriban de forma eficaz, lo que reduce los cuellos de botella de E/S.

Creación de puntos de comprobación en el entrenamiento: durante los trabajos de entrenamiento prolongados, es una práctica habitual guardar los puntos de comprobación, que son estados intermedios del modelo. Esto permite a los científicos de datos reanudar el entrenamiento desde un punto específico en caso de error, en lugar de empezar desde cero.

Experimentación y recuperación de datos: al especificar la ubicación de almacenamiento de los puntos de comprobación, los científicos de datos pueden garantizar que estos puntos de comprobación se almacenen de forma segura, posiblemente en un sistema de almacenamiento distribuido que ofrezca redundancia y alta disponibilidad. Esto es crucial para la recuperación de interrupciones y para experimentar con diferentes estrategias de entrenamiento.