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SageMaker tutorial di pre-formazione sui lavori di formazione (GPU)

Questo tutorial illustra il processo di impostazione ed esecuzione di un processo di pre-formazione utilizzando i lavori di formazione con SageMaker istanze GPU.

Prima di cominciare, assicurati che i requisiti seguenti siano soddisfatti.

Configurazione dell'ambiente dei lavori di formazione tramite GPU SageMaker

Prima di eseguire un processo di SageMaker formazione, configura AWS le tue credenziali e la regione preferita eseguendo il aws configure comando. In alternativa al comando configure, puoi fornire le tue credenziali tramite variabili di ambiente comeAWS_ACCESS_KEY_ID, e AWS_SESSION_TOKEN. Per ulteriori informazioniAWS_SECRET_ACCESS_KEY, vedi SageMaker AI Python SDK.

Consigliamo vivamente di utilizzare un notebook SageMaker AI Jupyter in SageMaker AI JupyterLab per avviare un lavoro di formazione. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta SageMaker JupyterLab.

Avvio del job di addestramento con un notebook Jupyter

Puoi usare il seguente codice Python per eseguire un lavoro di SageMaker formazione con la tua ricetta. Sfrutta l'SDK PyTorch ModelTrainer SageMaker AI Python per inviare la ricetta. L'esempio seguente avvia la ricetta llama3-8b sulla piattaforma AI Training. SageMaker

import os
import boto3
from sagemaker.core.debugger import TensorBoardOutputConfig
from sagemaker.core.helper.session_helper import Session, get_execution_role
from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import Compute, InputData, OutputDataConfig

sagemaker_session = Session()
role = get_execution_role()

bucket = sagemaker_session.default_bucket() 
output = os.path.join(f"s3://{bucket}", "output")
output_path = "<s3-URI>"

recipe_overrides = {
    "run": {
        "results_dir": "/opt/ml/model",
    },
    "exp_manager": {
        "exp_dir": "",
        "explicit_log_dir": "/opt/ml/output/tensorboard",
        "checkpoint_dir": "/opt/ml/checkpoints",
    },   
    "model": {
        "data": {
            "train_dir": "/opt/ml/input/data/train",
            "val_dir": "/opt/ml/input/data/val",
        },
    },
}

tensorboard_output_config = TensorBoardOutputConfig(
    s3_output_path=os.path.join(output, 'tensorboard'),
    container_local_output_path=recipe_overrides["exp_manager"]["explicit_log_dir"]
)

model_trainer = ModelTrainer(
    output_data_config=OutputDataConfig(s3_output_path=output_path),
    base_job_name=f"llama-recipe",
    role=role,
    compute=Compute(instance_type="ml.p5.48xlarge", instance_count=1),
    training_recipe="training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_gpu_p5x16_pretrain",
    recipe_overrides=recipe_overrides,
    tensorboard_output_config=tensorboard_output_config,
)

model_trainer.train(input_data_config=[
    InputData(channel_name="train", data_source="s3 or fsx input"),
    InputData(channel_name="val", data_source="s3 or fsx input")
], wait=True)

Il codice precedente crea un ModelTrainer oggetto con la ricetta di addestramento e quindi addestra il modello utilizzando il metodo. train() Utilizza il parametro training_recipe per specificare la ricetta da utilizzare per l’addestramento.

Aggiungi transformers==4.45.2 a requirements.txt in source_dir solo quando usi direttamente SageMaker AI Python SDK. Ad esempio, devi aggiungere la versione al file di testo quando utilizzi un notebook Jupyter.

Quando distribuisci l'endpoint per un lavoro di SageMaker formazione, devi specificare l'URI dell'immagine che stai utilizzando. Se non fornisci l'URI dell'immagine, ModelTrainer utilizza l'immagine di addestramento come immagine per la distribuzione. Le immagini di addestramento SageMaker HyperPod fornite non contengono le dipendenze necessarie per l'inferenza e l'implementazione. Di seguito è riportato un esempio di come utilizzare un’immagine di inferenza per l’implementazione:

from sagemaker.serve import ModelBuilder
from sagemaker.core import image_uris

inference_image = image_uris.retrieve(framework='pytorch',region='us-west-2',version='2.0',py_version='py310',image_scope='inference', instance_type='ml.p4d.24xlarge')

model_builder = ModelBuilder(
    model=model_trainer,
    image_uri=inference_image,
    role_arn=role,
    instance_type='ml.p4d.24xlarge'
)
model = model_builder.build()
endpoint = model_builder.deploy(endpoint_name="my-endpoint")

Avvio del job di addestramento con l’utilità di avvio delle ricette

Aggiorna il file ./recipes_collection/cluster/sm_jobs.yaml in modo che abbia il seguente aspetto:

sm_jobs_config:
  output_path: <s3_output_path>
  tensorboard_config:
    output_path: <s3_output_path>
    container_logs_path: /opt/ml/output/tensorboard  # Path to logs on the container
  wait: True  # Whether to wait for training job to finish
  inputs:  # Inputs to call fit with. Set either s3 or file_system, not both.
    s3:  # Dictionary of channel names and s3 URIs. For GPUs, use channels for train and validation.
      train: <s3_train_data_path>
      val: null
  additional_estimator_kwargs:  # All other additional args to pass to estimator. Must be int, float or string.
    max_run: 180000
    enable_remote_debug: True
  recipe_overrides:
    exp_manager:
      explicit_log_dir: /opt/ml/output/tensorboard
    data:
      train_dir: /opt/ml/input/data/train
    model:
      model_config: /opt/ml/input/data/train/config.json
    compiler_cache_url: "<compiler_cache_url>"

Aggiorna ./recipes_collection/config.yaml per specificare sm_jobs in cluster e cluster_type.

defaults:
  - _self_
  - cluster: sm_jobs  # set to `slurm`, `k8s` or `sm_jobs`, depending on the desired cluster
  - recipes: training/llama/hf_llama3_8b_seq8k_trn1x4_pretrain
cluster_type: sm_jobs  # bcm, bcp, k8s or sm_jobs. If bcm, k8s or sm_jobs, it must match - cluster above.
                

Avvia il processo con il comando seguente.

python3 main.py --config-path recipes_collection --config-name config

Per ulteriori informazioni sulla configurazione dei job di SageMaker training, consulta Run a training job on training jobs. SageMaker