La implementación de modelos de lenguaje avanzados, como Llama 3 de Meta, demanda una infraestructura informática distribuida sumamente compleja. Este modelo específico requirió el uso de 16,000 GPUs NVIDIA H100 durante más de 30.84 millones de horas de GPU. En este escenario, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) emerge como una solución eficiente, ya que permite desplegar, gestionar y escalar clústeres de Kubernetes de forma más sencilla, lo cual es esencial para entrenar modelos de gran envergadura.
AWS facilita la configuración de cargas de trabajo distribuidas a través de Deep Learning Containers (DLCs), que son imágenes preconstruidas y optimizadas para frameworks populares como PyTorch. Esto acelera el lanzamiento de trabajos y minimiza problemas de compatibilidad. Sin embargo, configurar clústeres para cargas de trabajo masivas no es tarea fácil.
Las instancias de EC2 compatibles con GPU, como las familias G y P, presentan retos únicos. Mientras las instancias G son más económicas, carecen del elevado ancho de banda y baja latencia necesarias para tareas extremas. Por otro lado, las instancias P ofrecen mayor velocidad, pero requieren una configuración precisa de red, almacenamiento y topología de GPU, lo que complica su operación y puede generar errores.
Para evitar problemas en el entrenamiento distribuido con Amazon EKS, se aconseja un enfoque metódico que asegure la correcta configuración de los componentes esenciales. El proceso comienza con la construcción de una imagen Docker a partir de un DLC de PyTorch, seguido del despliegue en un clúster de GPU estable. Se instalan plugins específicos para dispositivos GPU, soporte de Elastic Fabric Adapter (EFA) y sistemas de almacenamiento persistente, tras lo cual se realizan chequeos de salud para validar que los nodos están preparados y bien configurados. Posteriormente, se lleva a cabo un pequeño trabajo de entrenamiento para verificar la eficacia del sistema.
Es recomendable disponer de una cuenta de AWS, con las cuotas de servicio necesarias, y un token de Hugging Face con acceso al modelo Meta Llama 2 7B. La construcción de una imagen Docker a partir de AWS DLCs, optimizada para PyTorch, es un paso clave para ejecutar eficientemente en AWS.
Además, es esencial configurar un clúster EKS que incluya grupos de nodos de sistema y de GPU, junto con varios complementos para provisión de almacenamiento y observabilidad del clúster. La correcta configuración resulta en un entorno productivo apto para cargas de trabajo de entrenamiento distribuidas.
El paso final en este proceso incluye la validación del correcto funcionamiento de los drivers de GPU y la comunicación entre nodos. Tras esto, una carga de trabajo de validación garantiza la integración de la infraestructura, permitiendo que los equipos se concentren más en la innovación y la optimización del rendimiento de los modelos, en lugar de lidiar con las complejidades de la infraestructura.
