Datadog ha anunciado una nueva e innovadora integración con AWS Neuron, destinada a mejorar la capacidad de monitoreo de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Con este desarrollo, los usuarios podrán acceder a una observabilidad profunda del uso de recursos, el rendimiento de ejecución de modelos, la latencia y la salud en tiempo real de su infraestructura. Estas capacidades permitirán la optimización de cargas de trabajo de machine learning (ML), logrando un alto rendimiento a gran escala.

Neuron es el kit de desarrollo de software empleado para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo en las instancias basadas en Trainium e Inferentia de AWS. Estos chips de inteligencia artificial de AWS facilitan la construcción y despliegue de modelos generativos de inteligencia artificial con alto rendimiento y menor costo. En un contexto donde los grandes modelos requieren un número significativo de instancias de cálculo acelerado, la observabilidad se convierte en un componente crítico para las operaciones de ML, permitiendo mejorar el rendimiento, diagnosticar y solucionar fallos, y optimizar el uso de recursos.

Datadog, reconocida plataforma de observabilidad y seguridad, ha lanzado su integración con Neuron, la cual extrae métricas recopiladas por la herramienta Neuron Monitor hacia la plataforma de Datadog. Esto posibilita a los usuarios monitorizar el rendimiento de sus instancias basadas en Trainium e Inferentia. La visibilidad en tiempo real que proporciona Datadog sobre el rendimiento del modelo y el uso del hardware ayuda a alcanzar un entrenamiento y una inferencia eficientes, optimizando la utilización de recursos y preveniendo ralentizaciones en los servicios.

La integración de Datadog con el SDK de Neuron recopila automáticamente métricas y registros de las instancias de Trainium e Inferentia, enviándolos a la plataforma de Datadog. Al habilitar esta integración, los usuarios pueden acceder a un panel de control preconfigurado, lo que facilita comenzar el monitoreo de manera rápida. Además, pueden modificar los paneles existentes y configurar nuevos según sus necesidades específicas.

El panel de control de Datadog ofrece una vista detallada del rendimiento de los chips de inteligencia artificial de AWS, proporcionando métricas en tiempo real sobre la salud de la infraestructura. Con monitores preconfigurados que alertan a los equipos sobre problemas críticos como latencia, uso de recursos y errores de ejecución, las organizaciones pueden reaccionar rápidamente para mantener una experiencia de usuario de alta calidad.

Esta integración también permite el seguimiento de aspectos clave del rendimiento, proporcionando insights cruciales para la solución de problemas y optimización. Monitorear la utilización de NeuronCore, el estado de ejecución de tareas de entrenamiento, el uso de memoria y la utilización de vCPU son algunos de los parámetros importantes que Datadog ofrece para garantizar que los modelos funcionen adecuadamente y los recursos se utilicen de manera eficiente.

En resumen, la colaboración entre Datadog y AWS mediante la integración con Neuron se presenta como un avance significativo para las organizaciones que buscan optimizar sus operaciones de machine learning. Al consolidar estas métricas en una sola vista, Datadog proporciona una herramienta poderosa para mantener cargas de trabajo de Neuron eficientes y de alto rendimiento, ayudando a los equipos a identificar problemas en tiempo real y a optimizar la infraestructura según sea necesario.
vía: AWS machine learning blog