Amazon Web Services (AWS) ha lanzado recientemente Amazon SageMaker HyperPod, una innovadora solución destinada a potenciar las capacidades del aprendizaje automático (ML) a gran escala. Este desarrollo en el campo tecnológico está diseñado para optimizar el entrenamiento de modelos base, permitiendo que múltiples profesionales, incluyendo investigadores, ingenieros de software, científicos de datos y administradores de clústeres, puedan colaborar de manera simultánea en el mismo entorno, sin interferir en el trabajo de los demás.
HyperPod ofrece a sus usuarios la flexibilidad de utilizar opciones de orquestación reconocidas, como Slurm o Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). En el caso de los clústeres que utilizan Slurm, la implementación de nodos de inicio de sesión permite a los administradores crear puntos de acceso dedicados. Estos nodos actúan como la interfaz principal para interactuar con los recursos del clúster, asegurando que las actividades de los usuarios se mantengan separadas de las operaciones principales, protegiendo así el rendimiento del sistema global.
Sin embargo, un desafío persiste: HyperPod no cuenta con un sistema incorporado para equilibrar la carga entre los nodos de inicio de sesión. Esto puede llevar a un uso descompensado de los recursos, afectando la eficiencia y la experiencia de los usuarios. Como solución, se sugiere la implementación de un balanceador de carga que distribuya equitativamente las actividades de los usuarios a través de todos los nodos disponibles. La meta es mejorar la consistencia del rendimiento y optimizar el uso de los recursos.
La solución propuesta contempla la introducción de un Equilibrador de Carga de Red (NLB) dentro de una subred privada para gestionar el tráfico SSH entre los nodos de inicio de sesión. Este enfoque no solo simplifica la gestión de accesos, sino que asegura una carga de trabajo uniforme en todos los nodos, previniendo cuellos de botella y maximizando la eficiencia en la utilización de los recursos disponibles.
Para llevar a cabo esta implementación, es necesario un clúster de HyperPod en una Virtual Private Cloud (VPC), acompañado de subredes y un grupo de seguridad adecuado. Es crucial mantener la coherencia de las claves de host SSH entre los nodos de inicio de sesión para garantizar conexiones seguras y evitar alertas inconvenientes. Para acceder al NLB y a los nodos desde una red externa, se recomienda usar el servicio Client VPN de AWS para establecer una conexión segura.
Con SageMaker HyperPod, AWS pone a disposición una herramienta adaptable que responde a las necesidades de usuarios individuales y organizaciones, ofreciendo un entorno versátil para la gestión y ejecución de operaciones de ML a gran escala. Esta solución no solo optimiza el acceso a los recursos del clúster, sino que también asegura un rendimiento eficiente, en línea con la creciente demanda en el mundo del aprendizaje automático.
