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.
Ventajas de ejecutar entrenamiento GPU en Batch
SageMaker es un servicio que cubre todo el ciclo de vida de ML, pero cuando se desea usar contenedores Docker existentes y scripts de entrenamiento tal cual, o cuando las restricciones del framework de SageMaker no se ajustan, AWS Batch es una alternativa poderosa. Batch permite ejecutar cualquier contenedor Docker en instancias GPU sin modificaciones, proporcionando control total sobre el entorno de entrenamiento. Esto es especialmente valioso para equipos con pipelines de entrenamiento establecidos que desean aprovechar la infraestructura cloud sin reescribir su código.
Instancias Spot y checkpointing
Los precios bajo demanda de instancias GPU son elevados, pero usando instancias Spot se puede lograr una reducción de costos de hasta el 90%. Para prepararse ante interrupciones de Spot, se implementa el guardado de checkpoints en los scripts de entrenamiento. Los checkpoints se guardan periódicamente en S3, y cuando se interrumpe una instancia Spot, el trabajo se reintenta automáticamente y reanuda desde el último checkpoint. Esta combinación de Spot más checkpoint es la estrategia más efectiva para reducir costos de entrenamiento GPU.
Entrenamiento distribuido y búsqueda de hiperparámetros
Los trabajos paralelos multi-nodo permiten ejecutar entrenamiento distribuido a través de múltiples instancias GPU. Usando DistributedDataParallel de PyTorch o Horovod, se puede escalar el entrenamiento linealmente con el número de GPUs. Los array jobs permiten ejecutar múltiples configuraciones de hiperparámetros en paralelo, con cada índice del array correspondiendo a una combinación diferente de parámetros. Esto proporciona una alternativa económica a los trabajos de ajuste de hiperparámetros de SageMaker.
Precios del entrenamiento GPU con Batch
AWS Batch en sí no tiene cargos adicionales; el costo son las instancias EC2 utilizadas. Los precios de instancias GPU son elevados: p4d.24xlarge (A100 x 8) cuesta aproximadamente 32 dólares por hora bajo demanda. Con instancias Spot, esto se reduce a aproximadamente 10 dólares por hora (descuento del 70%). Para un trabajo de entrenamiento de 10 horas, el ahorro es de aproximadamente 220 dólares por ejecución. Los costos de almacenamiento S3 para checkpoints son mínimos en comparación.
Resumen
AWS Batch es ideal para entrenamiento ML basado en GPU que aprovecha contenedores Docker existentes. La combinación de instancias Spot y checkpointing reduce drásticamente los costos, y los array jobs permiten la búsqueda eficiente de hiperparámetros. Para equipos que necesitan control total sobre su entorno de entrenamiento sin las restricciones de SageMaker, AWS Batch proporciona la flexibilidad y eficiencia de costos óptimas.