教程——亚马逊 SageMaker HyperPod Checkpointless peft-Lora Llama 3 70b - 亚马逊 SageMaker AI
先决条件Kubernetes 环境设置食谱启动器Kubectl
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教程——亚马逊 SageMaker HyperPod Checkpointless peft-Lora Llama 3 70b

要运行无检查点训练食谱，需要执行以下步骤顺序。 HyperPod

先决条件

在开始设置环境之前，请确保您：

Kubernetes 环境设置

要设置你的 Kubernetes 环境，请执行以下操作：

  1. 设置虚拟环境。确保你使用的 Python 大于或等于 3.10 且低于 3.14。

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

  2. 设置 kubectl 和 eksctl

  3. 安装头盔

  4. 连接到 Kubernetes 集群

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

  5. 使用下列方法之一安装依赖项：

    1. 方法 1： SageMaker HyperPod 食谱方法：

      # 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：使用预定义的作业 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

现在，你可以使用 NeMo样式启动器或 kubectl 启动无检查点训练配方。

方法 1：使用食谱启动器启动训练作业

或者，您可以使用 SageMaker HyperPod 食谱来提交您的训练作业。使用配方包括更新 k8s.yaml、config.yaml 和运行启动脚本。

  1. 更新 launcher_scripts/llama/run_checkpointless_llama3_70b_lora.sh

    深度学习容器。要查找 checkpointless 训练容器的最新版本，请参阅 checkpo intless 训练版本说明。

    #!/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. 启动训练作业

    bash launcher_scripts/llama/run_checkpointless_llama3_70b_lora.sh

  3. 提交训练作业后，可使用以下命令来验证您是否已成功提交该作业。

    kubectl get pods

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

  4. 如果状态为 PENDING 或 ContainerCreating，请运行以下命令以获取更多详细信息

    kubectl describe pod <name of pod>

  5. 在作业 STATUS 更改为 Running 后，可使用以下命令检查日志。

    kubectl logs <name of pod>

    当你运行 kubectl get pod 时，状态将变为 “已完成”

方法 2：使用带有预定义的 yaml 的 kubectl 启动训练作业

另一种选择是使用预定义的作业 yaml 通过 kubectl 启动训练。

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

    • image：深度学习容器。要查找 checkpointless 训练容器的最新版本，请参阅 checkpo intless 训练版本说明。

    • resume.restore_config.path=<path_to_pretrained_weights>：在 “先决条件” 步骤中以 Nemo 格式下载预训练模型权重的路径。

    • dataset.dataset_path=<path_to_dataset>：存储在共享存储中的数据集的路径

  2. 使用 kubectl 提交作业 peft_llama3_70b_checkpointless_p5.yaml

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

  3. 提交训练作业后，可使用以下命令来验证您是否已成功提交该作业。

    kubectl get pods

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

  4. 如果状态为 PENDING 或 ContainerCreating，请运行以下命令以获取更多详细信息

    kubectl describe pod <name of pod>

  5. 在作业 STATUS 更改为 Running 后，可使用以下命令检查日志。

    kubectl logs <name of pod>

    当你运行 kubectl get pod 时，状态将变为 “已完成”