本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 訓練 PyTorch 模型
<a name="train-models-with-hyperpod"></a>

本主題會逐步引導您使用 HyperPod 訓練 PyTorch 模型的程序。

在此案例中，讓我們使用 `hyp-pytorch-job` 範本訓練 PyTorch 模型，透過公開常用參數來簡化任務建立。模型成品將存放在 S3 儲存貯體中，以供日後推論使用。不過，這是選用的，您可以選擇偏好的儲存位置。

## 建立訓練任務
<a name="create-training-job"></a>

您可以使用 CLI 或 Python SDK 來訓練模型。

### 使用 CLI
<a name="using-cli"></a>

使用下列命令建立訓練任務：

```
hyp create hyp-pytorch-job \
    --version 1.0 \
    --job-name test-pytorch-job \
    --image pytorch/pytorch:latest \
    --command '["python", "train.py"]' \
    --args '["--epochs", "10", "--batch-size", "32"]' \
    --environment '{"PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF": "max_split_size_mb:32"}' \
    --pull-policy "IfNotPresent" \
    --instance-type ml.p4d.24xlarge \
    --tasks-per-node 8 \
    --label-selector '{"accelerator": "nvidia", "network": "efa"}' \
    --deep-health-check-passed-nodes-only true \
    --scheduler-type "kueue" \
    --queue-name "training-queue" \
    --priority "high" \
    --max-retry 3 \
    --volumes '["data-vol", "model-vol", "checkpoint-vol"]' \
    --persistent-volume-claims '["shared-data-pvc", "model-registry-pvc"]' \
    --output-s3-uri s3://my-bucket/model-artifacts
```

**重要必要參數說明**：
+ `--job-name`：訓練任務的唯一識別碼
+ `--image`：包含訓練環境的 Docker 映像檔

此命令會啟動名為 `test-pytorch-job` 的訓練任務。`--output-s3-uri` 指定將存放訓練模型成品的位置，例如 `s3://my-bucket/model-artifacts`。請注意此位置，因為您需要它來部署自訂模型。

### 使用 Python SDK
<a name="using-python-sdk"></a>

如需程式設計控制，請使用 SDK。建立 Python 指令碼以啟動相同的訓練任務。

```
from sagemaker.hyperpod import HyperPodPytorchJob
from sagemaker.hyperpod.job 
import ReplicaSpec, Template, Spec, Container, Resources, RunPolicy, Metadata

# Define job specifications
nproc_per_node = "1"  # Number of processes per node
replica_specs = 
[
    ReplicaSpec
    (
        name = "pod",  # Replica name
        template = Template
        (
            spec = Spec
            (
                containers =
                [
                    Container
                    (
                        # Container name
                        name="container-name",  
                        
                        # Training image
                        image="448049793756.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/ptjob:mnist",  
                        
                        # Always pull image
                        image_pull_policy="Always",  
                        resources=Resources\
                        (
                            # No GPUs requested
                            requests={"nvidia.com/gpu": "0"},  
                            # No GPU limit
                            limits={"nvidia.com/gpu": "0"},   
                        ),
                        # Command to run
                        command=["python", "train.py"],  
                        # Script arguments
                        args=["--epochs", "10", "--batch-size", "32"],  
                    )
                ]
            )
        ),
    )
]
# Keep pods after completion
run_policy = RunPolicy(clean_pod_policy="None")  

# Create and start the PyTorch job
pytorch_job = HyperPodPytorchJob
(
    # Job name
    metadata = Metadata(name="demo"),  
    # Processes per node
    nproc_per_node = nproc_per_node,   
    # Replica specifications
    replica_specs = replica_specs,     
    # Run policy
    run_policy = run_policy,           
    # S3 location for artifacts
    output_s3_uri="s3://my-bucket/model-artifacts"  
)
# Launch the job
pytorch_job.create()
```

## 監控您的訓練任務
<a name="monitor-training-job"></a>

使用以下命令監控您任務的進度：

### 使用 CLI
<a name="monitor-cli"></a>

```
# Check job status
hyp list hyp-pytorch-job

# Get detailed information
hyp describe hyp-pytorch-job --job-name test-pytorch-job

# View logs
hyp get-logs hyp-pytorch-job \
    --pod-name test-pytorch-job-pod-0 \
    --job-name test-pytorch-job
```

**注意**：訓練時間會根據模型複雜性和執行個體類型而有所不同。監控日誌以追蹤進度。

這些命令可協助您驗證任務的狀態並針對問題進行疑難排解。一旦任務成功完成，模型成品就會儲存至 `s3://my-bucket/model-artifacts`。

### 使用 Python SDK
<a name="monitor-python-sdk"></a>

將以下程式碼新增至您的 Python 指令碼。

```
print("List all pods created for this job:")
print(pytorch_job.list_pods())

print("Check the logs from pod0:")
print(pytorch_job.get_logs_from_pod(pod_name="demo-pod-0"))

print("List all HyperPodPytorchJobs:")
print(HyperPodPytorchJob.list())

print("Describe job:")
print(HyperPodPytorchJob.get(name="demo").model_dump())

pytorch_job.refresh()
print(pytorch_job.status.model_dump())
```

## 後續步驟
<a name="next-steps"></a>

訓練後，模型成品會存放在您指定的 S3 儲存貯體 (`s3://my-bucket/model-artifacts`) 中。您可以使用這些成品來部署模型。目前，您必須手動管理從訓練到推論的轉換。這包括：
+ **尋找成品**：檢查 S3 儲存貯體 (`s3://my-bucket/model-artifacts`) 來確認已訓練的模型檔案是否存在。
+ **記錄路徑**：記下用於推論設定的確切 S3 路徑 (例如 `s3://my-bucket/model-artifacts/test-pytorch-job/model.tar.gz`)。
+ **部署中的參考**：在設定自訂端點時提供此 S3 路徑，以確保載入正確的模型。