En un mundo donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados, la transición de flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) desde prototipos iniciales hasta implementaciones a gran escala puede ser un desafío formidable. Para abordar esta dificultad, Amazon ha lanzado una integración entre SageMaker Studio y SageMaker HyperPod, que busca simplificar este proceso complejo.
Al avanzar de la prueba de concepto a modelos listos para producción, los equipos enfrentan dificultades en la gestión eficiente de la infraestructura y las crecientes necesidades de almacenamiento. Esta nueva integración ofrece a científicos de datos e ingenieros de ML un entorno integral que respalda todo el ciclo de vida del ML, desde el desarrollo hasta el despliegue a gran escala. De este modo, se busca no solo agilizar la transición de los prototipos a la formación de gran escala, sino también mejorar la productividad general al mantener una experiencia de desarrollo coherente.
La solución se despliega en varios pasos clave. Primero, se configura el entorno y se obtienen los permisos necesarios para acceder a los clústeres HyperPod de Amazon en SageMaker Studio. Luego, se crea un espacio JupyterLab y se monta un sistema de archivos Amazon FSx para Lustre, lo que permite eliminar la necesidad de migración de datos o cambios de código a medida que se escala.
Una vez establecido el entorno, SageMaker Studio permite descubrir los clústeres de HyperPod y ver detalles de clúster y métricas que facilitan la comparación de especificaciones. Esto es fundamental para elegir el clúster adecuado según las necesidades específicas de cada tarea de ML. Se utiliza un cuaderno de ejemplo para ilustrar cómo conectarse al clúster y ejecutar una tarea de entrenamiento con PyTorch FSDP en el clúster Slurm.
Durante todo el proceso, SageMaker Studio ofrece funciones de monitoreo en tiempo real de las tareas distribuidas, permitiendo identificar cuellos de botella y optimizar el uso de recursos, lo que incrementa la eficiencia general del flujo de trabajo. Este enfoque integrado asegura una transición fluida desde la creación de prototipos hasta el entrenamiento en gran escala, y mejora la productividad al mantener un entorno de desarrollo familiar, incluso cuando se escalan las cargas de trabajo a niveles de producción.
Finalmente, este avance es resultado del trabajo conjunto de expertos de Amazon con el objetivo de maximizar las capacidades tecnológicas y potenciar a los profesionales de ML en su camino hacia la producción a gran escala. Con esta solución, los desafíos de infraestructura se abordan de manera más efectiva, permitiendo a los equipos centrarse en lo que realmente importa: desarrollar modelos que impulsen innovación y valor en sus organizaciones.
