Las empresas despliegan cada vez más capacidades de inteligencia artificial generativa, lo que hace esencial contar con marcos de entrenamiento de modelos escalables y eficientes. El NVIDIA NeMo Framework se presenta como una solución integral para desarrollar, personalizar y desplegar modelos de IA a gran escala, mientras que Amazon SageMaker HyperPod ofrece la infraestructura distribuida necesaria para gestionar trabajos complejos en múltiples GPU y nodos de manera eficaz.
Recientemente se ha explorado la integración de NeMo 2.0 con SageMaker HyperPod, lo que permite un entrenamiento eficiente de modelos de lenguaje de gran tamaño. Este proceso incluye una guía paso a paso para la configuración y ejecución de trabajos de NeMo dentro de un clúster de SageMaker HyperPod.
El NVIDIA NeMo Framework es una solución que abarca todo el ciclo de vida de desarrollo de modelos de IA, incluyendo herramientas de desarrollo completas, opciones de personalización avanzadas y una infraestructura optimizada. Esto se traduce en una reducción significativa de la complejidad y costos asociados con el desarrollo de inteligencia artificial generativa. La versión 2.0 del marco es independiente del entorno de desarrollo y se basa en Python, lo que facilita su integración en los flujos de trabajo de los desarrolladores.
Entre las características clave del NeMo Framework se encuentran la curación de datos, el entrenamiento y la personalización de modelos, así como herramientas para la alineación de modelos. La capacidad de gestionar datos de entrenamiento de manera eficiente es fundamental para optimizar el rendimiento de los modelos generativos, y eso es lo que ofrece el NeMo Curator. También se incluye el NeMo Aligner, que ayuda a alinear los modelos de lenguaje para que sean más seguros y útiles.
La solución combina NeMo 2.0 con la infraestructura escalable de SageMaker HyperPod. Para implementar esta solución, se deben seguir una serie de pasos que incluyen configurar los requisitos previos de SageMaker HyperPod, lanzar el clúster y configurar el entorno de NeMo. También se debe crear un contenedor personalizado que empaquete el NeMo Framework junto con las dependencias necesarias.
Una vez que el clúster está operativo, se puede iniciar el trabajo de entrenamiento del modelo utilizando NeMo-Run, optimizando así la utilización de los recursos computacionales disponibles. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también permite la ejecución de grandes modelos de lenguaje, como LLaMA, de manera más accesible.
En conclusión, combinar el NVIDIA NeMo Framework 2.0 con Amazon SageMaker HyperPod proporciona un enfoque escalable y eficiente para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial generativa, haciendo que el uso de la computación distribuida sea más accesible mediante un proceso de configuración simplificado.
vía: AWS machine learning blog
