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# SageMaker AI 管理的暖池
<a name="train-warm-pools"></a>

SageMaker AI 托管的温池允许您在训练作业完成后保留和重复使用预配置的基础架构，以减少重复性工作负载（例如迭代实验或连续运行许多作业）的延迟。与指定参数匹配的后续训练作业在保留的暖池基础设施上运行，这将减少预置资源所花费的时间，从而加快启动速度。

**重要**  
SageMaker AI 管理的温池是一种可计费的资源。有关更多信息，请参阅 [计费](#train-warm-pools-billing)。

**Topics**
+ [工作原理](#train-warm-pools-how-it-works)
+ [注意事项](#train-warm-pools-considerations)
+ [请求增加暖池限额](train-warm-pools-resource-limits.md)
+ [使用 SageMaker AI 管理的温池](train-warm-pools-how-to-use.md)

## 工作原理
<a name="train-warm-pools-how-it-works"></a>

要使用 SageMaker AI 管理的温池并减少相似的连续训练作业之间的延迟，请创建一个在其中指定`KeepAlivePeriodInSeconds`值的训练作业`ResourceConfig`。此值表示将配置的资源保留在暖池中以供后续训练作业使用的持续时间（以秒为单位）。如果您需要使用相似的配置运行多个训练作业，则可使用专用的持久性缓存目录在不同的作业中存储和重用您的信息，来进一步减少延迟和计费时间。

**Topics**
+ [暖池生命周期](#train-warm-pools-lifecycle)
+ [暖池创建](#train-warm-pools-creation)
+ [匹配的训练作业](#train-warm-pools-matching-criteria)
+ [最长暖池持续时间](#train-warm-pools-maximum-duration)
+ [使用持久性缓存](#train-warm-pools-persistent-cache)
+ [计费](#train-warm-pools-billing)

### 暖池生命周期
<a name="train-warm-pools-lifecycle"></a>

1. 创建一个 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值大于 0 的初始训练作业。在运行此第一个训练作业时，将“冷启动”具有典型启动时间的集群。

1. 第一个训练作业完成后，在 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值中指定的时间段内，预置的资源将在暖池中保持活动状态。只要集群正常运行且暖池在指定的 `KeepAlivePeriodInSeconds` 内，暖池状态就会为 `Available`。

1. 暖池一直保持 `Available` 状态，直到它识别出匹配的训练作业以供重用，或者它超出指定的 `KeepAlivePeriodInSeconds` 且被终止。允许的 `KeepAlivePeriodInSeconds` 的最长时间为 3600 秒（60 分钟）。如果暖池状态为 `Terminated`，则暖池生命周期已结束。

1. 如果暖池识别第二个具有匹配规格（例如，实例数或实例类型）的训练作业，则暖池将从第一个训练作业移至第二个训练作业以供重用。第一个训练作业暖池的状态将变为 `Reused`。这表示第一个训练作业的暖池生命周期结束。

1. 已重用暖池的第二个训练作业的状态将变为 `InUse`。第二个训练作业完成后，在第二个训练作业中指定的 `KeepAlivePeriodInSeconds` 持续时间内，暖池为 `Available`。暖池最多可在 28 天内继续移至后续的匹配训练作业。

1. 如果暖池不再可供重用，则暖池的状态将变为 `Terminated`。在以下情况下，暖池不再可用：由用户终止、为了进行补丁更新或超出指定的 `KeepAlivePeriodInSeconds`。

有关温池状态选项的更多信息，请参阅 *Amazon SageMaker API 参考[WarmPoolStatus](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_WarmPoolStatus.html)*中的。

### 暖池创建
<a name="train-warm-pools-creation"></a>

如果初始训练作业成功完成且其 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值大于 0，则将创建一个暖池。如果您在集群启动后停止训练作业，则仍将保留暖池。如果训练作业因算法或客户端错误而失败，则仍将保留暖池。如果训练作业因任何其他可能损害集群运行状况的原因而失败，则不会创建暖池。

要验证是否已成功创建暖池，请检查训练作业的暖池状态。如果已成功预置暖池，则暖池状态为 `Available`。如果未能预置暖池，则暖池状态为 `Terminated`。

### 匹配的训练作业
<a name="train-warm-pools-matching-criteria"></a>

为了让暖池持续存在，必须在 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值中指定的时间内找到匹配的训练作业。如果以下值相同，则下一个训练作业是匹配项：
+ `RoleArn` 
+ `ResourceConfig` 值：
  + `InstanceCount`
  + `InstanceType`
  + `VolumeKmsKeyId`
  + `VolumeSizeInGB`
+ `VpcConfig` 值：
  + `SecurityGroupIds`
  + `Subnets`
+ `EnableInterContainerTrafficEncryption`
+ `EnableNetworkIsolation`
+ 如果您为训练作业传递的[会话标签](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_session-tags.html#id_session-tags_operations)在训练作业的 `SessionChainingConfig` 中将 `EnableSessionTagChaining` 设置为 `True`，则匹配的训练作业也必须将 `EnableSessionTagChaining` 设置为 `True`，并且具有相同的会话密钥。有关更多信息，请参阅 [使用基于属性的访问权限控制（ABAC）进行多租户训练](model-access-training-data-abac.md)。

所有这些值都必须相同，暖池才能移至后续训练作业以供重用。

### 最长暖池持续时间
<a name="train-warm-pools-maximum-duration"></a>

单个训练作业的最大 `KeepAlivePeriodInSeconds` 为 3600 秒（60 分钟），暖池集群可以继续运行连续训练作业的最长时间为 28 天。

后续的每个训练作业还必须指定一个 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值。当暖池移至下一个训练作业时，它会继承该训练作业的 `ResourceConfig` 中指定的新 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值。这样一来，您可以在最长 28 天内将暖池从一个训练作业移至另一个训练作业。

如果未指定 `KeepAlivePeriodInSeconds`，则训练作业完成后，暖池将结束。

### 使用持久性缓存
<a name="train-warm-pools-persistent-cache"></a>

创建温池时， SageMaker AI 会在卷上挂载一个特殊目录，该目录将在温池的整个生命周期中持续存在。该目录还可用于存储要在其他作业中重用的信息。

对于需要以下项的作业，与单独使用暖池相比，使用持久性缓存可以减少延迟和计费时间：
+ 使用相似配置进行多次交互
+ 增量训练作业
+ 超参数优化

例如，通过在持久性缓存目录中设置 pip 缓存目录，可以避免在重复运行时下载相同的 Python 依赖项。您完全负责管理该目录的内容。以下是可放入持久性缓存中以便减少延迟和计费时间的信息类型示例。
+ 由 pip 管理的依赖项。
+ 由 conda 管理的依赖项。
+ [检查点信息](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-checkpoints.html)。
+ 训练期间生成的任何其他信息。

持久性缓存的位置是 `/opt/ml/sagemaker/warmpoolcache`。环境变量 `SAGEMAKER_MANAGED_WARMPOOL_CACHE_DIRECTORY` 指向持久性缓存目录的位置。

以下代码示例说明如何设置暖池并使用持久性缓存来存储 pip 依赖项以供后续作业使用。后续作业必须在参数 `keep_alive_period_in_seconds` 给定的时间范围内运行。

```
import sagemakerfrom sagemaker import get_execution_rolefrom sagemaker.tensorflow import TensorFlow
# Creates a SageMaker session and gets execution role
session = sagemaker.Session()
role = get_execution_role()
# Creates an example estimator
estimator = TensorFlow(
    ...
    entry_point='{{my-training-script.py}}',
    source_dir='{{code}}',
    role={{role}},
    model_dir='{{model_dir}}',
    framework_version='{{2.2}}',
    py_version='{{py37}}',
    job_name='{{my-training-job-1}}',
    instance_type='{{ml.g4dn.xlarge}}',
    instance_count={{1}},
    volume_size={{250}},
    hyperparameters={
"batch-size": {{512}},
        "epochs": {{1}},
        "learning-rate": {{1e-3}},
        "beta_1": {{0.9}},
        "beta_2": {{0.999}},
    },
    keep_alive_period_in_seconds={{1800}},
    environment={"PIP_CACHE_DIR": "/opt/ml/sagemaker/warmpoolcache/pip"}
)
```

在上一个代码示例中，使用[环境](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#estimators)参数导出环境变量 `PIP_CACHE_DIRECTORY` 以指向目录 `/opt/ml/sagemaker/warmpoolcache/pip`。导出此环境变量会将 pip 存储其缓存的位置更改为新位置。您在持久性缓存目录中创建的任何目录（包括嵌套目录）都可在后续训练运行中重用。在上一个代码示例中，名为 `pip` 的目录已更改为默认位置，以缓存使用 pip 安装的所有依赖项。

也可以使用环境变量从 Python 训练脚本中访问持久性缓存位置，如以下代码示例所示。

```
import os
import shutil
if __name__ == '__main__':
    PERSISTED_DIR = os.environ["SAGEMAKER_MANAGED_WARMPOOL_CACHE_DIRECTORY"]

    # create a file to be persisted
    open(os.path.join(PERSISTED_DIR, "{{test.txt}}"), 'a').close()
    # create a directory to be persisted
    os.mkdir(os.path.join(PERSISTED_DIR, "{{test_dir}}"))

    # Move a file to be persisted
    shutil.move("{{path/of/your/file.txt}}", PERSISTED_DIR)
```

### 计费
<a name="train-warm-pools-billing"></a>

SageMaker AI 管理的温池是一种可计费的资源。检索训练作业的暖池状态以查看暖池的计费时间。您可以通过[使用亚马逊 A SageMaker I 控制台](train-warm-pools-how-to-use.md#train-warm-pools-how-to-use-sagemaker-console)或直接通过 [DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)API 命令检查温池状态。有关更多信息，请参阅 *Amazon SageMaker API 参考[WarmPoolStatus](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_WarmPoolStatus.html)*中的。

**注意**  
在参数 `KeepAlivePeriodInSeconds` 指定的时间结束后，暖池和持久性缓存将关闭，并且内容将被删除。

## 注意事项
<a name="train-warm-pools-considerations"></a>

使用 SageMaker AI 托管的温池时，请考虑以下事项。
+ SageMaker AI 托管的温池不能用于异构集群训练。
+ SageMaker AI 托管的温池不能用于竞价型实例。
+ SageMaker AI 管理的温池的`KeepAlivePeriodInSeconds`值限制为 3600 秒（60 分钟）。
+ 如果暖池继续成功匹配指定 `KeepAlivePeriodInSeconds` 值内的训练作业，则集群最多只能继续运行 28 天。