Datadog ha anunciado una innovadora integración con AWS Neuron, dirigida a mejorar la capacidad de monitoreo de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Esta nueva función permitirá a los usuarios obtener una observabilidad profunda sobre el uso de recursos, el rendimiento de ejecución de modelos, la latencia y el estado de la infraestructura en tiempo real. Estos atributos facilitarán la optimización de las cargas de trabajo de machine learning (ML), alcanzando un rendimiento elevado a gran escala.
Neuron, el kit de desarrollo de software utilizado para ejecutar cargas de aprendizaje profundo en instancias AWS basadas en Trainium e Inferentia, juega un papel clave en esta integración. Estos chips de inteligencia artificial desarrollados por AWS permiten la construcción y el despliegue eficiente de modelos generativos de IA con altos niveles de rendimiento a menor costo. En un panorama donde los modelos a gran escala requieren un considerable número de instancias de cálculo acelerado, la observabilidad se torna crítica. Esta función es esencial para mejorar el rendimiento, diagnosticar y solventar fallos, y optimizar el uso de recursos.
Datadog, conocida plataforma de observabilidad y seguridad, ha lanzado la integración con Neuron. Esta herramienta extrae las métricas recopiladas por Neuron Monitor y las incorpora a la plataforma de Datadog. Esto permite a los usuarios supervisar el rendimiento de sus instancias basadas en Trainium e Inferentia. La visibilidad en tiempo real que Datadog proporciona sobre el rendimiento del modelo y el hardware facilita un entrenamiento e inferencia eficientes, optimizando el uso de recursos y previniendo ralentizaciones en los servicios.
La integración con el SDK de Neuron recopila automáticamente métricas y registros de las instancias, enviándolos a la plataforma de Datadog. Esta funcionalidad permite a los usuarios acceder a un panel de control preconfigurado, simplificando el inicio del monitoreo. Además, existe la opción de modificar los paneles existentes y configurar nuevos, según las necesidades específicas de cada organización.
El panel de control de Datadog ofrece una visión detallada del rendimiento de los chips de inteligencia artificial de AWS, mostrando métricas en tiempo real sobre el estado de la infraestructura. Los monitores preconfigurados alertan sobre problemas críticos como latencia, uso de recursos y errores de ejecución, lo que permite a las organizaciones reaccionar rápidamente para mantener una experiencia de usuario de alta calidad.
Asimismo, esta integración posibilita el seguimiento de aspectos clave del rendimiento, proporcionando información crucial para la solución de problemas y optimización. Monitorear la utilización de NeuronCore, el estado de ejecución de tareas de entrenamiento, el uso de memoria y la utilización de vCPU son algunos de los elementos que Datadog ofrece para asegurar que los modelos funcionen adecuadamente y que los recursos se usen eficientemente.
En resumen, la colaboración entre Datadog y AWS a través de la integración con Neuron representa un avance significativo para las organizaciones que buscan optimizar sus operaciones de machine learning. Al consolidar estas métricas en una sola vista, Datadog provee una herramienta poderosa para mantener las cargas de trabajo de Neuron eficientes y de alto rendimiento, ayudando a los equipos a identificar problemas en tiempo real y a optimizar la infraestructura cuando sea necesario.
