Aceleración del Entrenamiento e Inferencia de Modelos Fundacionales con Amazon SageMaker HyperPod y Studio

En el actual panorama tecnológico, los proveedores de modelos de inteligencia artificial generativa enfrentan retos sin precedentes en cuanto a escala computacional. El preentrenamiento de modelos fundamentales, conocidos como Foundation Models (FMs), requiere frecuentemente miles de aceleradores trabajando continuamente durante días, e incluso meses. Para gestionar esta complejidad, se implementan clústeres de entrenamiento distribuidos. Estos clústeres dependen de instancias de computación acelerada y utilizan marcos como PyTorch para paralelizar cargas de trabajo en cientos de aceleradores, como los chips AWS Trainium e Inferentia, así como GPUs de NVIDIA.

La coordinación de estos clústeres se realiza a través de orquestadores como SLURM y Kubernetes, que se encargan de programar trabajos entre nodos, gestionar recursos y procesar solicitudes. Junto a la infraestructura de AWS, como Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Elastic Fabric Adapter (EFA) y sistemas de archivos distribuidos como Amazon Elastic File System (EFS) y Amazon FSx, se crean ultra clústeres capaces de gestionar el entrenamiento y la inferencia de aprendizaje automático (ML) a gran escala. Sin embargo, incluso los orquestadores más robustos enfrentan desafíos en torno a la resiliencia de los clústeres, ya que los trabajos de entrenamiento distribuidos operan de forma sincrónica y cualquier falla de un nodo puede interrumpir todo el trabajo.

Aunque hay dificultades en términos de resiliencia y fiabilidad de la infraestructura, la experiencia del desarrollador sigue siendo un factor crítico. Los flujos de trabajo tradicionales de ML suelen crear silos, donde los científicos de datos prototipan en notebooks locales, sin acceso a almacenamiento a escala de clúster, mientras los ingenieros gestionan trabajos de producción a través de interfaces separadas de SLURM o Kubernetes. Esto lleva a problemas como desajustes entre ambientes de notebook y de producción, y un uso subóptimo de los recursos del clúster.

Para abordar estos desafíos, se presenta Amazon SageMaker HyperPod, un entorno de cómputo diseñado específicamente para el entrenamiento a gran escala de modelos fundamentales. Incorporando agentes de monitoreo, este entorno detecta fallos de hardware, repara o reemplaza automáticamente la instancia defectuosa y reanuda el entrenamiento desde el último punto guardado, minimizando así la necesidad de intervención manual.

Por otro lado, Amazon SageMaker Studio ha sido lanzado como un entorno de desarrollo integrado (IDE) diseñado para simplificar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Con una interfaz unificada y basada en la web, permite a los científicos de datos y desarrolladores realizar tareas de preparación de datos, construcción de modelos, entrenamiento, ajuste, evaluación, implementación y monitoreo, todo en un mismo espacio de trabajo.

La flexibilidad de SageMaker Studio se complementa con sistemas de archivos distribuidos como Amazon FSx para Lustre, que proporciona un almacenamiento de alto rendimiento y escalable para cargas de trabajo intensivas en cómputo. Esto facilita la integración directa entre las áreas de trabajo de SageMaker Studio y los clústeres de SageMaker HyperPod, mejorando la productividad de los científicos de datos con un flujo de trabajo continuo.

Consolidando estas tecnologías, la industria del aprendizaje automático se impulsa hacia una mayor agilidad y eficiencia, permitiendo a los científicos de datos centrarse en la innovación y mejora constante de modelos, mientras que las nubes de computación manejan las partes técnicas y resilientes del proceso. La automatización y mejora continua son claves para el éxito en operaciones a gran escala de inteligencia artificial, y SageMaker HyperPod junto con SageMaker Studio representan un avance prometedor en esa dirección.