La rápida evolución de la inteligencia artificial generativa y los modelos de fundación ha incrementado significativamente los requisitos de recursos computacionales para las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Los modernos pipelines de aprendizaje automático demandan sistemas eficientes que distribuyan las cargas a través de recursos de computación acelerada, asegurando, al mismo tiempo, que la productividad de los desarrolladores se mantenga alta. Las organizaciones requieren soluciones de infraestructura que no solo sean potentes, sino también flexibles, resilientes y fáciles de gestionar.
SkyPilot es un marco de código abierto que simplifica la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje automático al proporcionar una capa de abstracción unificada. Esto permite a los ingenieros de ML ejecutar sus trabajos en diferentes recursos de computación sin tener que lidiar con las complejidades de la infraestructura subyacente. Ofrece una interfaz sencilla y de alto nivel para aprovisionar recursos, programar trabajos y gestionar el entrenamiento distribuido a través de múltiples nodos.
En este contexto, Amazon SageMaker HyperPod se presenta como una infraestructura diseñada específicamente para el desarrollo y despliegue de modelos de gran escala. HyperPod no solo permite la flexibilidad de crear y utilizar su propio stack de software, sino que también proporciona un rendimiento óptimo al colocar instancias de manera eficiente y contar con resiliencia incorporada. La combinación de HyperPod y SkyPilot ofrece un marco robusto para escalar las cargas de trabajo de IA generativa.
A medida que las cargas de trabajo de aprendizaje automático se hacen más complejas, el uso de Kubernetes ha ganado popularidad gracias a su escalabilidad y su rico ecosistema de herramientas de código abierto. SageMaker HyperPod, orquestado en Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), fortalece la resiliencia mediante comprobaciones de salud profundas, recuperación automatizada de nodos y capacidades de reanudación de trabajos, lo que proporciona un entrenamiento ininterrumpido para trabajos a gran escala y de larga duración. Sin embargo, los ingenieros de ML que hacen la transición de entornos tradicionales enfrentan una curva de aprendizaje empinada, ya que la complejidad de los manifiestos de Kubernetes y la gestión de clústeres pueden ralentizar sus ciclos de desarrollo.
Para abordar estos desafíos, se han unido esforços entre SageMaker HyperPod y SkyPilot, combinando la gestión robusta de recursos de computación de SageMaker con una interfaz intuitiva para la gestión de trabajos. Esta colaboración permite que los ingenieros y equipos de infraestructura de IA se centren en la innovación en lugar de en la complejidad de la infraestructura.
SkyPilot ayuda a los equipos de IA a ejecutar sus cargas de trabajo en diferentes infraestructuras con una interfaz de alto nivel que gestiona de forma eficaz los recursos y trabajos. Un ingeniero de IA puede especificar los requisitos de recursos de su trabajo; SkyPilot programa inteligencia las cargas de trabajo en la mejor infraestructura disponible, provisionando la GPU y gestionando todo el ciclo de vida del trabajo.
Implementar esta solución es sencillo, ya sea que se trabaje con clústeres existentes de SageMaker HyperPod o se esté configurando una nueva implementación. Los pasos incluyen conectar utilizando comandos de AWS Command Line Interface (AWS CLI) y configurar las opciones de red de alto rendimiento como Elastic Fabric Adapter (EFA).
Además, con SkyPilot, se pueden lanzar clústeres para desarrollo interactivo y ejecutar tareas de entrenamiento distribuidas en SageMaker HyperPod, todo mientras se monitorean los recursos y se facilitan las conexiones necesarias para el trabajo en equipo. Dado que la complejidad de las cargas de trabajo de IA sigue creciendo, este enfoque integral permite a las organizaciones innovar y experimentar sin los obstáculos tradicionales.
vía: AWS machine learning blog
