Amazon Web Services (AWS) ha lanzado una innovadora herramienta llamada Amazon SageMaker HyperPod, diseñada para potenciar las operaciones de aprendizaje automático (ML) a gran escala. Esta solución busca mejorar el entrenamiento de modelos base al permitir que investigadores, ingenieros de software, cientÃficos de datos y administradores de clústeres colaboren simultáneamente en un mismo clúster sin interferencias.
HyperPod ofrece opciones de orquestación conocidas, como Slurm y Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). En particular, los clústeres basados en Slurm facilitan la implementación de nodos de inicio de sesión, ofreciendo puntos de acceso dedicados que mejoran la accesibilidad para los usuarios. Estos nodos actúan como puertas de entrada, separando las actividades interactivas de los usuarios del nodo principal para mantener el desempeño del sistema y asegurar que un solo usuario no afecte al grupo entero.
Sin embargo, a pesar de las ventajas de HyperPod, la herramienta carece de un balanceo de carga integrado que permita equilibrar la actividad entre los nodos de inicio de sesión. Esto podrÃa ocasionar un uso desbalanceado de los recursos, afectando la eficiencia del sistema y la experiencia del usuario. Para abordar esta carencia, se propone la implementación de un sistema de balanceo de carga que distribuya equitativamente las tareas entre todos los nodos disponibles, mejorando asà la uniformidad en el rendimiento y el uso de recursos.
La solución sugiere crear un Equilibrador de Carga de Red (NLB) dentro de una subred privada para canalizar el tráfico SSH entre los nodos de inicio de sesión. Esta implementación no solo facilita la gestión de accesos, sino que también asegura una carga de trabajo uniforme en todos los nodos, evitando sobrecargas y optimizando los recursos disponibles.
Para llevar a cabo esta solución, es esencial disponer de un clúster de HyperPod configurado dentro de una VPC, acompañado de subredes y un grupo de seguridad adecuado. La coherencia en las claves de host SSH entre los nodos de inicio de sesión es fundamental para mantener una conexión segura y evitar alertas por discrepancia. Además, para acceder al NLB y a los nodos desde la red externa, se recomienda emplear el servicio Client VPN de AWS, garantizando asà una conexión segura.
SageMaker HyperPod se posiciona como una herramienta adaptable, capaz de satisfacer las necesidades especÃficas de sus usuarios. Proporciona un entorno gestionado y resiliente para la ejecución y gestión de operaciones de ML a gran escala, facilitando el acceso a los recursos del clúster y asegurando un rendimiento eficiente, en beneficio de individuos y organizaciones que desean optimizar sus procesos de aprendizaje automático.
