Didacticiel de pré-entraînement sur des clusters Kubernetes (GPU) - Amazon SageMaker AI
Configuration de l’environnement Kubernetes de GPULancez le job de formation avec la SageMaker HyperPod CLILancement de la tâche d’entraînement avec le lanceur de recettes

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Didacticiel de pré-entraînement sur des clusters Kubernetes (GPU)

Il existe deux manières de lancer une tâche d’entraînement dans un cluster Kubernetes de GPU :

Conditions préalables

Avant de commencer à configurer votre environnement, assurez-vous d’avoir :

  • Un cluster HyperPod GPU Kubernetes est correctement configuré.

  • Un emplacement de stockage partagé. Il peut s'agir d'un système de FSx fichiers Amazon ou d'un système NFS accessible depuis les nœuds du cluster.

  • Des données dans l’un des formats suivants :

    • JSON

    • JSONGZ (JSON compressé)

    • ARROW

  • (Facultatif) Vous devez obtenir un HuggingFace jeton si vous utilisez les poids du modèle à des HuggingFace fins de pré-entraînement ou de réglage. Pour plus d’informations sur l’obtention du jeton, consultez User access tokens.

Configuration de l’environnement Kubernetes de GPU

Pour configurer un environnement Kubernetes de GPU, procédez comme suit :

  • Configurez l’environnement virtuel. Assurez-vous d’utiliser Python 3.9 ou version supérieure.

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

  • Installez les dépendances en utilisant l’une des méthodes suivantes :

    • (Recommandé) : méthode de l'outil HyperPod en ligne de commande :

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

    • SageMaker HyperPod méthode des recettes :

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

  • Configurez kubectl et eksctl.

  • Installez Helm.

  • Connectez-vous à votre cluster Kubernetes.

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

Lancez le job de formation avec la SageMaker HyperPod CLI

Nous vous recommandons d'utiliser l'outil d'interface de SageMaker HyperPod ligne de commande (CLI) pour soumettre votre tâche de formation avec vos configurations. L’exemple suivant soumet une tâche d’entraînement pour le modèle hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.

  • your_training_container : conteneur Deep Learning. Pour trouver la dernière version du conteneur SMP, consultez Notes de mise à jour de la bibliothèque SageMaker de parallélisme des modèles.

  • (Facultatif) Vous pouvez fournir le HuggingFace jeton si vous avez besoin de poids préentraînés HuggingFace en définissant la paire clé-valeur suivante :

    "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"
}'

Après avoir soumis une tâche d’entraînement, vous pouvez utiliser la commande suivante pour vérifier si vous l’avez soumise avec succès.

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

Si STATUS a pour valeur PENDING ou ContainerCreating, exécutez la commande suivante pour obtenir plus de détails.

kubectl describe pod name_of_pod

Une fois que l’élément STATUS de la tâche a pris la valeur Running, vous pouvez examiner le journal à l’aide de la commande suivante.

kubectl logs name_of_pod

STATUS prend la valeur Completed lorsque vous exécutez kubectl get pods.

Lancement de la tâche d’entraînement avec le lanceur de recettes

Vous pouvez également utiliser les SageMaker HyperPod recettes pour soumettre votre offre de formation. L’utilisation des recettes implique la mise à jour de k8s.yaml et de config.yaml, et l’exécution du script de lancement.

  • Dans k8s.yaml, mettez à jour persistent_volume_claims. Il place la FSx réclamation Amazon dans le /data répertoire de chaque module informatique.

    persistent_volume_claims:
  - claimName: fsx-claim
    mountPath: data

  • Dans config.yaml, mettez à jour repo_url_or_path sous git.

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

  • Mettre à jour launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh

    #!/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

  • Lancement de la tâche d’entraînement

    bash launcher_scripts/llama/run_hf_llama3_8b_seq16k_gpu_p5x16_pretrain.sh

Une fois que vous avez soumis la tâche d’entraînement, vous pouvez utiliser la commande suivante pour vérifier si vous l’avez soumise avec succès.

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

Si STATUS a pour valeur PENDING ou ContainerCreating, exécutez la commande suivante pour obtenir plus de détails.

kubectl describe pod <name-of-pod>

Une fois que l’élément STATUS de la tâche a pris la valeur Running, vous pouvez examiner le journal à l’aide de la commande suivante.

kubectl logs name_of_pod

STATUS devient Completed lorsque vous exécutez kubectl get pods.

Pour plus d’informations sur la configuration du cluster k8s, consultez Exécution d'une tâche de formation sur HyperPod k8s.