La rápida evolución de la inteligencia artificial generativa y los modelos de fundación ha incrementado significativamente la necesidad de recursos computacionales para las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Los modernos pipelines de aprendizaje automático demandan sistemas capaces de distribuir eficientemente 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 potentes, flexibles, resilientes y fáciles de gestionar.
SkyPilot, un marco de código abierto, viene a simplificar la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje automático al proporcionar una capa de abstracción unificada. Esto permite a los ingenieros de machine learning ejecutar sus trabajos en diferentes recursos de computación sin tener que lidiar con la complejidad 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 especialmente diseñada para el desarrollo y despliegue de modelos a gran escala. HyperPod permite no solo la flexibilidad de crear y utilizar su propio stack de software, sino que también proporciona un rendimiento óptimo al colocar instancias eficientemente y con resiliencia incorporada. Juntos, HyperPod y SkyPilot ofrecen un marco robusto para escalar las cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa.
A medida que las cargas de aprendizaje automático se vuelven más complejas, el uso de Kubernetes ha ganado popularidad gracias a su escalabilidad y su ecosistema rico en 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 tareas a gran escala. Sin embargo, los ingenieros de machine learning que migran desde entornos tradicionales pueden enfrentar una curva de aprendizaje pronunciada debido a la complejidad de los manifiestos de Kubernetes y la gestión de clústeres.
Para mitigar estos desafíos, SageMaker HyperPod y SkyPilot han unido esfuerzos, combinando la sólida gestión de recursos de SageMaker con una interfaz intuitiva para la gestión de trabajos. Esta colaboración permite que los ingenieros y los equipos de infraestructura de inteligencia artificial se centren en la innovación en lugar de en la complejidad de la infraestructura.
SkyPilot facilita que los equipos de inteligencia artificial ejecuten sus cargas de trabajo en diferentes infraestructuras mediante una interfaz de alto nivel que gestiona de manera eficaz los recursos y trabajos. Un ingeniero de inteligencia artificial puede especificar los requisitos de recursos para su trabajo; SkyPilot programa inteligentemente las cargas en la mejor infraestructura disponible, provisionando la GPU y gestionando todo el ciclo de vida del trabajo.
Implementar esta solución es sencillo, tanto si se trabaja con clústeres existentes de SageMaker HyperPod como si se está configurando una nueva implementación. Los pasos incluyen conexiones utilizando comandos de AWS Command Line Interface (AWS CLI) y la configuración de 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, 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 inteligencia artificial sigue creciendo, este enfoque integral permite a las organizaciones innovar y experimentar sin los obstáculos tradicionales.
