Presentamos Soporte para AWS Batch en Trabajos de Entrenamiento de Amazon SageMaker

La integración de AWS Batch con Amazon SageMaker está transformando la manera en que los equipos de aprendizaje automático gestionan sus cargas de trabajo. En el entorno actual de la inteligencia artificial generativa, muchas organizaciones se enfrentan al desafío de esperar la disponibilidad de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para ejecutar sus modelos. Esto provoca que los científicos de datos pierdan tiempo en coordinar recursos en un entorno de infraestructura que no siempre está optimizado.

Una reciente novedad en este ámbito es la implementación de un sistema que permite a los investigadores colas de procesos, envíos y reintentos de trabajos de entrenamiento de modelos, sin la complejidad de manejar la infraestructura subyacente. AWS Batch, ahora integrado con SageMaker, promete una programación inteligente de trabajos y gestión automatizada de recursos, liberando a los científicos de datos para concentrarse más en el desarrollo de modelos y menos en la coordinación de infraestructura.

Esta integración fue valorada por el Toyota Research Institute, donde lograron mayor flexibilidad y velocidad en sus procesos de entrenamiento. Gracias a las características de programación de prioridad de AWS Batch, los investigadores pudieron ajustar dinámicamente sus tuberías de entrenamiento, priorizando los trabajos críticos y equilibrando la demanda entre diferentes equipos. Esto no solo optimizó los recursos, sino que también permitió un uso más eficiente de instancias aceleradas, reduciendo costos.

El funcionamiento de AWS Batch se basa en una gestión integral de cargas de trabajo. Cuando se envía un trabajo, AWS Batch evalúa los requisitos de recursos, lo coloca en la cola adecuada y lanza las instancias necesarias, escalando automáticamente en función de la demanda. Además, cuenta con mecanismos de reintento automático que reinician trabajos fallidos y programación equitativa, lo que combate el monopolio de recursos por parte de un solo proyecto.

Para las empresas que utilizan SageMaker, la configuración de AWS Batch para trabajos de entrenamiento puede parecer compleja al principio, pero la plataforma ofrece una guía clara para la creación de entornos de servicio y colas de trabajo, permitiendo a los investigadores enviar trabajos y monitorear su estado de manera intuitiva. La recomedación es que cada cola de trabajo esté alineada a un entorno de servicio específico, maximizando así la eficiencia y utilización de los recursos.

Este avance en la gestión y planificación de cargas de trabajo de aprendizaje automático se traducirá en un incremento de la productividad y una reducción en los costos operativos, asegurando que los recursos sean utilizados de manera efectiva, permitiendo que tanto los científicos como los administradores de infraestructura se centren en lo que mejor saben hacer.
vía: AWS machine learning blog