La creciente demanda de capacidad computacional en el ámbito tecnológico ha sido impulsada por la formación y la inferencia de modelos fundamentales (FM), que requieren un extenso uso de cálculo acelerado para su efectividad. Las infraestructuras informáticas tradicionales muestran limitaciones ante esta necesidad, lo que ha llevado al desarrollo de nuevas soluciones que optimizan la distribución de cargas de trabajo entre servidores equipados con GPU.
En este escenario, Ray se ha posicionado como una herramienta clave. Este marco de trabajo de código abierto facilita la creación y optimización de trabajos distribuidos en Python, permitiendo que los desarrolladores escalen sus aplicaciones desde una única máquina a un clúster distribuido. Con su modelo de programación unificado, Ray simplifica la complejidad de la computación distribuida a través de API de alto nivel dedicadas a tareas, actores y datos. Sus características, que incluyen una programación de tareas eficiente, tolerancia a fallos y gestión automática de recursos, lo convierten en una solución potente para diversas aplicaciones, desde modelos de aprendizaje automático hasta tuberías de procesamiento de datos en tiempo real.
Por su parte, Amazon SageMaker HyperPod ha sido diseñado específicamente para el desarrollo y despliegue de modelos fundamentales a gran escala. Esta infraestructura no solo brinda flexibilidad para crear su propio stack de software, sino que también optimiza el rendimiento mediante un adecuado posicionamiento de instancias y una resiliencia integrada. La combinación de la resiliencia de SageMaker HyperPod y la eficiencia de Ray conforma un marco adecuado para escalar cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa.
Un artículo reciente proporciona un minucioso paso a paso sobre cómo ejecutar trabajos de Ray en SageMaker HyperPod, comenzando con una revisión de las herramientas de Ray enfocadas en cargas de trabajo de aprendizaje automático. Ray está diseñado para gestionar aplicaciones distribuidas que requieren alta escalabilidad y paralelización, facilitando a los desarrolladores la concentración en la lógica de entrenamiento sin complicaciones en la asignación de recursos y la comunicación entre nodos.
Además, se abordan las técnicas para crear y gestionar clústeres de Ray mediante Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) y el operador KubeRay, que permite implementar soluciones eficientes para el desarrollo de trabajos distribuidos. La infraestructura de SageMaker HyperPod se destaca por su resiliencia y capacidades de recuperación automática, permitiendo que los entrenamientos continúen incluso ante fallos en los nodos, vital para tareas prolongadas. Se enfatiza la implementación de técnicas de checkpointing, donde los procesos se pueden reanudar desde el último estado guardado, maximizando eficiencia y tiempo de entrenamiento.
A medida que las cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático evolucionan en complejidad y escala, la integración de Ray y SageMaker HyperPod se erige como una plataforma efectiva para enfrentar los retos computacionales más exigentes en este campo.
