La formación de modelos de lenguaje avanzados es una tarea que demanda una infraestructura informática compleja y distribuida. Un caso notable es Llama 3 de Meta, que utilizó 16,000 GPUs NVIDIA H100 durante más de 30 millones de horas de procesamiento. Para simplificar el despliegue y la gestión de clústeres de Kubernetes necesarios para estos modelos masivos, Amazon ofrece su servicio Elastic Kubernetes Service (EKS), que es adecuado para entrenar modelos a gran escala. Además, AWS proporciona Deep Learning Containers (DLCs) con imágenes preconstruidas y optimizadas para frameworks populares como PyTorch, facilitando que los equipos lancen sus trabajos de manera más efectiva.
Una de las complejidades más significativas es configurar las GPUs en las instancias de Amazon EC2. Estas se dividen en las familias G, para tareas ligeras, y P, para tareas masivas y distribuidas. Aunque las instancias G ofrecen una opción más económica, no poseen el ancho de banda necesario para tareas a gran escala. Por su parte, las instancias P, aunque robustas, requieren configuraciones precisas que pueden presentar dificultades operativas.
Para evitar problemas de configuración durante el entrenamiento distribuido con Amazon EKS, se sugiere un enfoque sistemático que incluya la verificación de todos los componentes necesarios. El proceso comienza con la construcción de una imagen Docker usando DLCs de PyTorch, seguida por el lanzamiento de la infraestructura en un clúster de GPUs estable. Se instalan plugins específicos, soporte de Elastic Fabric Adapter (EFA), y sistemas de almacenamiento persistente, verificando la disponibilidad y correcta configuración de los nodos. Finalmente, se realiza un trabajo de entrenamiento pequeño para validar el sistema.
Para llevar a cabo este proceso, es necesario contar con una cuenta de AWS con cuotas suficientes para instancias bajo demanda y un token de Hugging Face para acceder a Meta Llama 2 7B. La construcción de una imagen Docker a partir de DLCs de AWS, optimizadas para PyTorch, es un paso crítico.
Configurar un clúster EKS requiere un grupo de nodos de sistema y uno de GPU, además de la instalación de complementos necesarios para almacenamiento y monitoreo. Este entorno permite gestionar eficazmente cargas de trabajo distribuidas a gran escala.
La validación incluye verificar los drivers de GPU y la comunicación entre nodos, con una carga de trabajo de prueba para asegurar la correcta integración de la infraestructura. Este enfoque ayuda a los equipos a concentrarse en mejorar el rendimiento de sus modelos, dejando atrás las complejidades infraestructurales.
