Entrenamiento de machine learning basado en GPU con AWS Batch - Entrenamiento a gran escala con eficiencia de costos

Ejecute entrenamiento GPU con sus contenedores Docker existentes y reduzca costos hasta un 90% usando instancias Spot y checkpointing. Incluye orientación sobre cuándo elegir Batch sobre SageMaker.

Unos 7 min de lecturaÚltima actualización: 2026-10-29

Ventajas de ejecutar entrenamiento GPU en Batch

SageMaker es un servicio que cubre todo el ciclo de vida de ML, pero si desea usar tal cual sus contenedores Docker existentes y sus scripts de entrenamiento, o si su caso no encaja con las restricciones de frameworks de SageMaker, Batch es una opción sólida. En Batch puede usar cualquier imagen Docker y combinar libremente frameworks como PyTorch, TensorFlow y JAX. Con solo indicar instancias GPU (P4d, P5, G5) en el entorno de cómputo y especificar el número de GPU con resourceRequirements en la definición de trabajo, puede ejecutar entrenamiento basado en GPU.

Instancias Spot y checkpointing

La tarifa bajo demanda de las instancias GPU es elevada, pero con instancias Spot puede reducir los costos hasta un 90%. Como preparación ante las interrupciones de Spot, implemente el guardado de checkpoints en el script de entrenamiento. Guarde en S3 los pesos del modelo y el estado del optimizador cada cierto número de épocas y, al reintentar tras una interrupción, reanude desde el checkpoint. Batch dispone de una función que reintenta automáticamente los trabajos ante una interrupción de Spot, y puede configurar el número de reintentos y la estrategia. El equilibrio entre el tiempo de entrenamiento y el costo de almacenamiento determina el intervalo de guardado de los checkpoints, y lo habitual es de 30 minutos a 1 hora.

Entrenamiento distribuido y búsqueda de hiperparámetros

Con los trabajos paralelos de varios nodos puede ejecutar entrenamiento distribuido en varias instancias GPU. Use DistributedDataParallel de PyTorch o Horovod para acelerar el entrenamiento con paralelismo de datos. Batch configura automáticamente la comunicación entre nodos (EFA: Elastic Fabric Adapter), lo que simplifica la creación de la infraestructura de entrenamiento distribuido. Cuando ejecute la búsqueda de hiperparámetros en paralelo con array jobs, asigne el índice de cada tarea a una combinación de hiperparámetros. Puede ejecutar en paralelo cientos de combinaciones de tasa de aprendizaje, tamaño de lote y tasa de dropout, e identificar con eficiencia la configuración óptima.

Precios del entrenamiento GPU con Batch

AWS Batch en sí no genera cargos adicionales, y el costo corresponde a las tarifas de las instancias EC2 en uso. Las instancias GPU tienen tarifas elevadas: p4d.24xlarge (A100 x 8) cuesta aproximadamente 32.77 USD por hora bajo demanda, y g5.xlarge (A10G x 1), aproximadamente 1.006 USD (a fecha de agosto de 2026). Con instancias Spot obtiene un descuento de hasta el 90% sobre estas tarifas, pero por el riesgo de interrupción la implementación de checkpoints es imprescindible. Decida según la urgencia del trabajo la compensación entre elegir instancias grandes para acortar el tiempo de entrenamiento o ejecutar durante más tiempo en instancias pequeñas para contener el costo.

Diseño de definiciones de trabajo y entornos de cómputo

En AWS Batch, describa el procesamiento que va a ejecutar como una definición de trabajo y defina en qué recursos funciona como un entorno de cómputo. En la definición de trabajo, especifique la imagen de contenedor que va a usar, las GPU y la memoria necesarias, la política de reintentos, etc. En el entorno de cómputo, configure los tipos de instancia que va a utilizar y la escala mínima y máxima. Cuando envía un trabajo a través de una cola de trabajos, Batch lo asigna automáticamente a los recursos disponibles y lo ejecuta. Con esta estructura de tres capas, puede dejar en manos de Batch el aprovisionamiento de recursos y la programación, y centrarse en el contenido del entrenamiento.

Preparación de contenedores y datos

Para ejecutar entrenamiento GPU en contenedores, prepare una imagen que incluya las bibliotecas necesarias y el código de entrenamiento, y regístrela de antemano en un registro. Una ventaja de Batch es que puede usar tal cual sus contenedores de entrenamiento existentes. Coloque los datos de entrenamiento en S3 y obténgalos al iniciar el trabajo. Si el volumen de datos es enorme y necesita lecturas rápidas, puede eliminar el cuello de botella de la carga de datos si usa también un sistema de archivos compartido de alto rendimiento integrado con S3. Como preparación previa al entrenamiento, diseñar de antemano la ubicación de los datos y la ruta de obtención es la condición para entrenar con eficiencia sin dejar las GPU inactivas.

Elección entre Batch y SageMaker

Para la infraestructura de entrenamiento de machine learning, puede elegir entre Batch y SageMaker. Batch es adecuado cuando desea ejecutar tal cual contenedores existentes o su propio entorno de entrenamiento, o cuando desea tratar de forma unificada también procesos ajenos a ML como infraestructura de procesamiento por lotes de uso general. Por otro lado, SageMaker es adecuado cuando busca un entorno integrado dedicado a ML que incluya la gestión de experimentos, el despliegue de modelos y hasta la supervisión. Puede organizarlo así: Batch si desea ejecutar solo el entrenamiento en grandes volúmenes y a bajo costo, y SageMaker si desea gestionar todo el ciclo de vida de ML de forma administrada. Elija la infraestructura adecuada según sus activos existentes y el alcance de las funciones que necesita.

Monitoreo y operación

Supervise el estado de los trabajos de entrenamiento con logs y métricas. Reúna en logs la salida estándar de cada trabajo y compruebe el avance del entrenamiento y las anomalías. Batch reintenta automáticamente los trabajos fallidos según la configuración, por lo que también puede prepararse para las interrupciones de las instancias Spot. Cuando pruebe muchas combinaciones de parámetros, resultan prácticos los array jobs, que envían muchos trabajos en conjunto. Si define dependencias entre trabajos, puede ejecutar en orden el preprocesamiento, el entrenamiento y la evaluación. Al supervisar el uso de las GPU y comprobar si aprovecha bien los recursos, puede evitar costos innecesarios y lograr una operación de entrenamiento eficiente.

Resumen

AWS Batch es ideal para el entrenamiento de ML basado en GPU que aprovecha contenedores Docker existentes. Con la combinación de instancias Spot y checkpoints puede reducir los costos en gran medida, y con los array jobs puede paralelizar la búsqueda de hiperparámetros. Es una opción eficaz cuando no necesita las funciones administradas de SageMaker y da prioridad a la libertad del entorno de entrenamiento.

Referencias (recursos oficiales de AWS)

Las fuentes primarias de esta página son el sitio web y la documentación oficiales de AWS. Consulta las páginas oficiales siguientes para conocer las especificaciones y los precios más recientes.

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