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Installazione dell’operatore di addestramento

Consulta le sezioni seguenti per ulteriori informazioni su come installare l’operatore di addestramento.

Prerequisiti

Prima di utilizzare l'operatore HyperPod di formazione, è necessario aver completato i seguenti prerequisiti:

Installazione dell’operatore di addestramento

Ora puoi installare l'operatore di HyperPod formazione tramite la console SageMaker AI, la console Amazon EKS o con i metodi AWS CLI La console offrono esperienze semplificate che ti aiutano a installare l'operatore. AWS CLIOffre un approccio programmatico che consente di personalizzare una parte maggiore dell'installazione.

Tra le due esperienze di console, l' SageMaker intelligenza artificiale fornisce un'installazione con un solo clic, crea il ruolo di esecuzione IAM, crea l'associazione di identità del pod e installa l'operatore. L’installazione con la console di Amazon EKS è simile, ma non crea automaticamente il ruolo di esecuzione IAM. Durante questo processo, puoi scegliere di creare un nuovo ruolo di esecuzione IAM con le informazioni precompilate dalla console. Per impostazione predefinita, i ruoli che crei hanno accesso solo al cluster corrente in cui stai installando l’operatore. A meno che non modifichi le autorizzazioni del ruolo per includere altri cluster, devi creare un nuovo ruolo se rimuovi e reinstalli l’operatore.

SageMaker AI console (recommended)

1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Vai alla pagina dei dettagli del cluster.

3. Nella scheda Dashboard, individua il componente aggiuntivo denominato Amazon SageMaker HyperPod training operator e scegli installa. Durante il processo di installazione, l' SageMaker intelligenza artificiale crea un ruolo di esecuzione IAM con autorizzazioni simili alla policy AmazonSageMakerHyperPodTrainingOperatorAccessgestita e crea un'associazione di identità del pod tra il cluster Amazon EKS e il nuovo ruolo di esecuzione.

Amazon EKS console

Nota

Se installi il componente aggiuntivo tramite il cluster Amazon EKS, assicurati innanzitutto di aver taggato il HyperPod cluster con la coppia chiave-valore. SageMaker:true In caso contrario, l’installazione non riuscirà.

1. Apri la console Amazon EKS a https://console.aws.amazon.com/eks/home#/clusters.

2. Vai al cluster EKS, scegli Componenti aggiuntivi, quindi seleziona Ottieni altri componenti aggiuntivi.

3. Scegli Amazon SageMaker HyperPod Training Operator, quindi scegli Avanti.

4. In Versione, consigliamo di utilizzare l’impostazione predefinita della console, ovvero la versione più recente.

5. In Accesso aggiuntivo, scegli un ruolo IAM per Pod Identity da utilizzare con il componente aggiuntivo dell’operatore di addestramento. Se non disponi già di un ruolo, scegli Crea ruolo consigliato per crearne uno.

6. Durante questo processo di creazione del ruolo, la console IAM precompila tutte le informazioni necessarie, come il caso d'uso, la policy AmazonSageMakerHyperPodTrainingOperatorAccessgestita e le altre autorizzazioni richieste, il nome del ruolo e la descrizione. Prosegui con le varie fasi, controlla le informazioni e scegli Crea ruolo.

7. Nella console EKS, rivedi le impostazioni del componente aggiuntivo, quindi scegli Crea.

CLI

1. Assicurati che il ruolo di esecuzione IAM per il tuo HyperPod cluster abbia una relazione di fiducia che consenta a EKS Pod Identity di assumere il ruolo o di creare un nuovo ruolo IAM con la seguente politica di fiducia. In alternativa, puoi utilizzare la console di Amazon EKS per installare il componente aggiuntivo, che crea un ruolo consigliato.

   JSON

   JSON

   {
     "Version":"2012-10-17",		 	 	 		 	 	 
     "Statement": [
       {
         "Sid": "AllowEksAuthToAssumeRoleForPodIdentity",
         "Effect": "Allow",
         "Principal": {
           "Service": "pods.eks.amazonaws.com"
         },
         "Action": [
           "sts:AssumeRole",
           "sts:TagSession",
           "eks-auth:AssumeRoleForPodIdentity"
         ]
       }
     ]
   }
   

2. Allega la policy AmazonSageMakerHyperPodTrainingOperatorAccess gestita al ruolo che hai creato.

3. Quindi, crea un’associazione Pod Identity tra il cluster EKS, il ruolo IAM e il nuovo ruolo IAM.

   aws eks create-pod-identity-association \
   --cluster-name my-eks-cluster \
   --role-arn ARN of your execution role \
   --namespace aws-hyperpod \
   --service-account hp-training-operator-controller-manager \
   --region Regione AWS

4. Al termine del processo, è possibile utilizzare l' ListPodIdentityAssociations operazione per visualizzare l'associazione creata. Il possibile aspetto è mostrato nella seguente risposta di esempio.

   aws eks list-pod-identity-associations --cluster-name my-eks-cluster
   {
       "associations": [{
           "clusterName": "my-eks-cluster",
           "namespace": "aws-hyperpod",
           "serviceAccount": "hp-training-operator-controller-manager",
           "associationArn": "arn:aws:eks:us-east-2:123456789012:podidentityassociation/my-hyperpod-cluster/a-1a2b3c4d5e6f7g8h9",
           "associationId": "a-1a2b3c4d5e6f7g8h9"
       }]
   }

5. Per installare l’operatore di addestramento, utilizza l’operazione create-addon. Il parametro --addon-version è facoltativo. Se non ne fornisci uno, l’impostazione predefinita è la versione più recente. Per ottenere le versioni possibili, utilizzate l' DescribeAddonVersionsoperazione.

   aws eks create-addon \
     --cluster-name my-eks-cluster \
     --addon-name amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator \
     --resolve-conflicts OVERWRITE

Se hai già installato l'operatore di formazione sul tuo HyperPod cluster, puoi aggiornare il componente aggiuntivo EKS alla versione che desideri. Se desideri utilizzare l'allenamento senza checkpoint o l'allenamento elastico, considera quanto segue:

Amazon EKS Console

1. Apri la console Amazon EKS a https://console.aws.amazon.com/eks/home#/clusters.

2. Vai al tuo cluster EKS e scegli Componenti aggiuntivi. Quindi, scegli il componente aggiuntivo Amazon SageMaker HyperPod Training Operator e scegli Modifica.

3. Nel menu Versione, scegli la versione del componente aggiuntivo che desideri, quindi scegli Salva modifiche.

CLI

1. Per prima cosa ottieni l'elenco delle versioni supportate del componente aggiuntivo per il tuo cluster.

   aws eks describe-addon-versions \
     --kubernetes-version $(aws eks describe-cluster --name my-eks-cluster --query 'cluster.version' --output text) \
     --addon-name amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator \
     --query 'addons[0].addonVersions[].addonVersion' \
     --output table

2. Quindi aggiorna il componente aggiuntivo alla versione che desideri.

   aws eks update-addon \
     --cluster-name my-eks-cluster \
     --addon-name amazon-sagemaker-hyperpod-training-operator \
     --addon-version target-version
     --resolve-conflicts OVERWRITE

L’operatore di addestramento offre diverse opzioni con valori predefiniti che potrebbero essere adatte al tuo caso d’uso. Prima di modificarle, consigliamo di provare l’operatore di addestramento con i valori predefiniti. La tabella seguente descrive tutti i parametri e gli esempi che spiegano quando potrebbe essere utile configurare i singoli parametri.

HyperPod agente elastico

L'agente HyperPod elastico è un'estensione PyTorchdi s ElasticAgent. Orchestra i cicli di vita dei lavoratori addetti alla formazione su ogni container e comunica con l'operatore addetto alla formazione. HyperPod Per utilizzare l'operatore addetto alla HyperPod formazione, è necessario installare l'agente HyperPod elastico nell'immagine di formazione prima di poter inviare ed eseguire i lavori utilizzando l'operatore. Il seguente è un file Docker che installa l’agente elastico e utilizza hyperpodrun per creare l’utilità di avvio dei processi.

RUN pip install hyperpod-elastic-agent

ENTRYPOINT ["entrypoint.sh"]
# entrypoint.sh
...
hyperpodrun --nnodes=node_count --nproc-per-node=proc_count \
            --rdzv-backend hyperpod \ # Optional
            --inprocess-restart \ # Optional (in-process fault recovery with checkpointless training)
            ... # Other torchrun args
            # pre-traing arg_group
            --pre-train-script pre.sh --pre-train-args "pre_1 pre_2 pre_3" \
            # post-train arg_group
            --post-train-script post.sh --post-train-args "post_1 post_2 post_3" \
            training.py --script-args

Ora puoi inviare processi con kubectl.

HyperPod argomenti dell'agente elastico

L'agente HyperPod elastico supporta tutti gli argomenti originali e aggiunge alcuni argomenti aggiuntivi. Di seguito sono riportati tutti gli argomenti disponibili nell'agente HyperPod elastico. Per ulteriori informazioni su PyTorch Elastic Agent, consulta la loro documentazione ufficiale.

Governance delle attività (facoltativo)

L'operatore di formazione è integrato con la governance delle HyperPod attività, un robusto sistema di gestione progettato per semplificare l'allocazione delle risorse e garantire un utilizzo efficiente delle risorse di elaborazione tra team e progetti per i cluster Amazon EKS. Per configurare la governance delle attività, consulta. HyperPod Configurazione per la governance SageMaker HyperPod delle attività

Quando invii un processo, assicurati di includere il nome della coda e le etichette della classe di priorità di hyperpod-ns-team-name-localqueue e priority-class-name-priority. Ad esempio, se utilizzi Kueue, le etichette diventano:

Di seguito è riportato un esempio di come potrebbe essere il tuo file di configurazione:

apiVersion: sagemaker.amazonaws.com/v1
kind: HyperPodPytorchJob
metadata:
  name: hp-task-governance-sample
  namespace: hyperpod-ns-team-name
  labels:
    kueue.x-k8s.io/queue-name: hyperpod-ns-team-name-localqueue
    kueue.x-k8s.io/priority-class: priority-class-priority
spec:
  nprocPerNode: "1"
  runPolicy:
    cleanPodPolicy: "None"
  replicaSpecs: 
    - name: pods
      replicas: 4
      spares: 2
      template:
        spec:
          containers:
            - name: ptjob
              image: XXXX
              imagePullPolicy: Always
              ports:
                - containerPort: 8080
              resources:
                requests:
                  cpu: "2"

Quindi utilizza il comando kubectl seguente per applicare il file YAML.

kubectl apply -f task-governance-job.yaml

Kueue (facoltativo)

Sebbene sia possibile eseguire direttamente i processi, l’organizzazione può anche integrare l’operatore di addestramento con Kueue per allocare le risorse e pianificare i processi. Segui i passaggi seguenti per installare Kueue nel tuo cluster. HyperPod