Amazon Web Services ha dado un nuevo paso en la mejora de sus servicios de aprendizaje automático al presentar Amazon SageMaker HyperPod. Esta innovadora solución está diseñada para optimizar las operaciones de aprendizaje automático a gran escala, permitiendo que diversos profesionales, incluyendo investigadores, ingenieros de software, científicos de datos y administradores de clústeres, trabajen conjuntamente en un mismo clúster sin interferir entre sí.
HyperPod ofrece a los usuarios la opción de utilizar sistemas de orquestación conocidos, como Slurm o Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). Los clústeres que emplean Slurm cuentan con la posibilidad de implementar nodos de inicio de sesión, lo que permite a los administradores de clústeres crear puntos de acceso dedicados para los usuarios. Esto asegura que las actividades del usuario se realicen de forma separada del nodo principal, garantizando así el rendimiento óptimo del sistema sin que un solo usuario pueda afectar a los recursos compartidos.
No obstante las ventajas que SageMaker HyperPod trae consigo, aún carece de un mecanismo incorporado para el balanceo de carga entre los nodos de inicio de sesión, lo cual podría provocar el uso desigual de los recursos, afectando así la eficiencia general y la experiencia del usuario. La solución a este desafío es la implementación de un sistema de balanceo de carga que distribuya equitativamente las actividades de los usuarios entre todos los nodos disponibles, lo que mejorará significativamente la consistencia del rendimiento y optimización de los recursos.
El método propuesto incluye el desarrollo de un Equilibrador de Carga de Red (NLB) dentro de una subred privada que distribuirá el tráfico de SSH entre los nodos de inicio de sesión. Esta medida gestionará mejor los accesos y asegurará una carga de trabajo equilibrada en cada nodo, evitando cuellos de botella y optimizando así el uso de los recursos.
Para llevar a cabo esta solución, se requiere configurar un clúster de HyperPod dentro de una VPC, con sus respectivas subredes y un grupo de seguridad asociado. Es esencial mantener claves de host SSH uniformes entre todos los nodos para garantizar conexiones seguras y evitar posibles alertas de discrepancias. Además, se sugiere utilizar el servicio Client VPN de AWS para asegurar una conexión segura entre el NLB y los nodos de inicio de sesión desde redes externas.
En conclusión, SageMaker HyperPod representa una herramienta versátil que se adapta a las demandas específicas de los usuarios, proporcionando un entorno eficiente y confiable para la realización de tareas de aprendizaje automático a gran escala. Esta solución no solo facilita el acceso a los recursos del clúster, sino que también asegura un rendimiento óptimo, beneficiando a individuos y organizaciones que buscan mejorar y optimizar sus procesos de aprendizaje automático.
