教學課程 - Amazon SageMaker HyperPod 無檢查點 PEFT-LoRA Llama 3 70b - Amazon SageMaker AI
先決條件Kubernetes 環境設定配方啟動器kubectl

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教學課程 - Amazon SageMaker HyperPod 無檢查點 PEFT-LoRA Llama 3 70b

在 HyperPod 上執行無檢查點訓練配方需要以下一系列步驟。

先決條件

開始設定環境之前，請確定您具有下列先決條件：

Kubernetes 環境設定

若要設定 Kubernetes 環境，請執行下列動作：

  1. 設定虛擬環境。請確定您使用的 Python 大於或等於 3.10 且低於 3.14。

    python3 -m venv ${PWD}/venv
source venv/bin/activate

  2. 設定 kubectl 和 eksctl

  3. 安裝 Helm

  4. 連線至您的 Kubernetes 叢集

    aws eks update-kubeconfig --region "${CLUSTER_REGION}" --name "${CLUSTER_NAME}"

  5. 使用下列其中一種方法安裝相依性：

    1. 方法 1：SageMaker HyperPod 配方方法：

      # install SageMaker HyperPod Recipes.
git clone --recursive git@github.com:aws/sagemaker-hyperpod-recipes.git
cd sagemaker-hyperpod-recipes
pip3 install -r requirements.txt

    2. 方法 2：具有預先定義任務 yaml 方法的 kubectl

      # install SageMaker HyperPod checkpointless training.
git clone git@github.com:aws/sagemaker-hyperpod-checkpointless-training.git
cd sagemaker-hyperpod-checkpointless-training

您現在可以使用 NeMo 樣式的啟動器或使用 kubectl 來啟動無檢查點訓練配方。

方法 1：使用配方啟動器啟動訓練任務

或者，您可以使用 SageMaker HyperPod 配方來提交訓練任務。使用配方涉及更新 k8s.yaml、config.yaml 和執行啟動指令碼。

  1. 更新 launcher_scripts/llama/run_checkpointless_llama3_70b_lora.sh

    深度學習容器。若要尋找最新版本的無檢查點訓練容器，請參閱無檢查點訓練版本備註。

    #!/bin/bash

SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR=${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR:-"$(pwd)"}
TRAIN_DIR="${TRAIN_DIR}"
VAL_DIR="${VAL_DIR}"
EXP_DIR="${EXP_DIR}"
LOG_DIR="${LOG_DIR}"
CONTAINER_MOUNT="/data"
CONTAINER="${CONTAINER}"
MODEL_NAME_OR_PATH="${MODEL_NAME_OR_PATH}"

HYDRA_FULL_ERROR=1 python3 "${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/main.py" \
    recipes=fine-tuning/llama/checkpointless_llama3_70b_lora \
    recipes.dataset.dataset_path="${TRAIN_DIR}" \
    recipes.exp_manager.exp_dir="${EXP_DIR}" \
    recipes.log_dir="${LOG_DIR}" \
    recipes.resume.restore_config.path="${MODEL_NAME_OR_PATH}" \
    base_results_dir="${SAGEMAKER_TRAINING_LAUNCHER_DIR}/results" \
    git.use_default=false \
    cluster=k8s \
    cluster_type=k8s \
    container="${CONTAINER}" \
    +cluster.hostNetwork=true \
    +cluster.persistent_volume_claims.0.claimName=fsx-claim \
    +cluster.persistent_volume_claims.0.mountPath="${CONTAINER_MOUNT}" \
    +recipes.dataset.val_dataset_path="${VAL_DIR}" \
    ++recipes.callbacks.3.test_fault_config.fault_prob_between_lock=1 \

  2. 啟動訓練任務

    bash launcher_scripts/llama/run_checkpointless_llama3_70b_lora.sh

  3. 在提交了訓練任務之後，您可以使用下列命令來驗證是否已成功提交。

    kubectl get pods

NAME                             READY   STATUS             RESTARTS        AGE
llama-3-70b-worker-0             0/1    running               0            36s

  4. 如果 STATUS 位於 PENDING 或 ContainerCreating，請執行下列命令以取得更多詳細資訊

    kubectl describe pod <name of pod>

  5. 在任務 STATUS 變更為執行中之後，您可以使用下列命令來檢查日誌。

    kubectl logs <name of pod>

    當您執行 kubectl 取得 Pod 時，STATUS 會變成已完成

方法 2：使用具有預先定義 yaml 的 kubectl 啟動訓練任務

另一個選項是使用預先定義的任務 yaml 透過 kubectl 啟動訓練。

  1. 更新 examples/llama3/launch/peft_llama3_70b_checkpointless_p5.yaml

  2. 透過 使用 kubectl 提交任務 peft_llama3_70b_checkpointless_p5.yaml

    kubectl apply -f examples/llama3/launch/peft_llama3_70b_checkpointless_p5.yaml

  3. 在提交了訓練任務之後，您可以使用下列命令來驗證是否已成功提交。

    kubectl get pods

NAME                                             READY   STATUS             RESTARTS        AGE
llama3-70b-lora-checkpointless-worker-0             0/1    running               0            36s

  4. 如果 STATUS 位於 PENDING 或 ContainerCreating，請執行下列命令以取得更多詳細資訊

    kubectl describe pod <name of pod>

  5. 在任務 STATUS 變更為執行中之後，您可以使用下列命令來檢查日誌。

    kubectl logs <name of pod>

    當您執行 kubectl 取得 Pod 時，STATUS 會變成已完成