Entraînement élastique avec Horovod
Horovod est un outil open source d'entraînement distribué qui prend en charge l'entraînement élastique sur Kubernetes. Cette rubrique explique comment combiner les fonctionnalités d'entraînement distribué de Horovod avec les capacités de mise à l'échelle élastique de Kubernetes pour optimiser l'efficacité de l'entraînement des modèles. Configurez la politique d'entraînement distribué de Horovod afin de répartir les tâches d'entraînement sur plusieurs nœuds de calcul. Cette approche accélère l'entraînement et améliore l'utilisation des ressources. Vous y trouverez également des scénarios concrets et des bonnes pratiques pour utiliser Horovod sur Kubernetes, ce qui vous aidera à gérer et à planifier plus efficacement les tâches d'entraînement distribué. Pour plus d'informations, consultez Entraînement élastique avec Horovod sur Kubernetes.
Entraînement élastique avec des instances spot
Cette rubrique décrit l'utilisation d'instances spot Kubernetes pour l'entraînement élastique. Les instances spot sont des ressources de calcul libérables à la demande ; elles conviennent aux tâches d'entraînement sensibles aux coûts et tolérantes aux interruptions. Définissez une politique d'entraînement élastique pour redémarrer ou replanifier automatiquement les tâches d'entraînement en cas de préemption des ressources. Cette méthode garantit la continuité et l'efficacité du processus d'entraînement. Ce mécanisme d'entraînement élastique basé sur les instances spot permet de réduire considérablement les coûts et d'exploiter pleinement les ressources inactives.
Détection de révocation pour les pods ACS BestEffort sur ACK
Dans Kubernetes, les pods de classe BestEffort sont généralement utilisés pour les tâches aux faibles besoins en ressources. Toutefois, dans les environnements où la concurrence pour les ressources est intense, ces pods peuvent être préemptés ou terminés avec une priorité élevée. Cette rubrique explique comment mettre en œuvre la détection de révocation pour les pods BestEffort dans ACK. Cette fonctionnalité assure le redémarrage ou la replanification automatique d'un pod après sa préemption et la libération de ses ressources. Ce mécanisme améliore la stabilité du système et l'utilisation des ressources, tout en garantissant l'achèvement réussi des tâches.
Résumé
Entraînement élastique avec Horovod : associez Horovod et Kubernetes pour bénéficier d'une planification élastique et d'une optimisation des ressources pour les tâches d'entraînement distribué.
Entraînement élastique avec des instances spot : utilisez des instances spot Kubernetes pour l'entraînement élastique afin de réduire les coûts et d'améliorer l'utilisation des ressources.
Détection de révocation pour les pods BestEffort : mettez en place une récupération automatique des pods BestEffort dans ACK pour assurer la continuité des tâches.
Ces fonctionnalités et pratiques vous aident à gérer et à optimiser plus efficacement les tâches d'entraînement distribué dans un environnement Kubernetes. Elles permettent également de réduire les coûts opérationnels et d'améliorer la stabilité du système ainsi que l'utilisation des ressources.