Configurazione dell’archiviazione per i cluster SageMaker HyperPod orchestrati da Amazon EKS

Accesso e gestione dei dati: i Data Scientist spesso lavorano con set di dati di grandi dimensioni necessari per addestrare i modelli di machine learning. La specificazione dei parametri di archiviazione nell’invio del lavoro consente loro di definire dove si trovano questi set di dati (ad esempio, i bucket Amazon S3 o i volumi persistenti in Kubernetes) e come accedervi durante l’esecuzione del processo.

Ottimizzazione delle prestazioni: l’efficienza dell’accesso ai dati di input può influire in modo significativo sulle prestazioni del job di addestramento. Ottimizzando i parametri di archiviazione, i Data Scientist possono garantire una lettura e una scrittura efficienti dei dati, riducendo i colli di bottiglia di I/O.

Checkpoint durante l’addestramento: durante i job di addestramento di lunga durata, è prassi comune salvare dei checkpoint, ovvero degli stati intermedi del modello. Questo consente ai Data Scientist di riprendere l’addestramento da un punto specifico in caso di guasto, anziché ricominciare da zero.

Recupero e sperimentazione dei dati: specificando la posizione di archiviazione per i checkpoint, i Data Scientist possono garantire che questi checkpoint siano archiviati in modo sicuro, possibilmente in un sistema di archiviazione distribuito che offre ridondanza e alta disponibilità. Questo è fondamentale per il ripristino dopo le interruzioni e per condurre esperimenti sulle diverse strategie di addestramento.