La configuración de clústeres para entrenamientos distribuidos de modelos de lenguaje de última generación, como el Llama 3 de Meta, representa un reto significativo en el ámbito tecnológico. Estos modelos requieren infraestructuras informáticas distribuidas complejas, utilizando recursos como las 16,000 GPUs NVIDIA H100 que funcionaron durante más de 30.84 millones de horas de GPU.
Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) surge como una solución eficaz para gestionar estos clústeres, permitiendo el despliegue, la gestión y la escalabilidad de manera simplificada. Este servicio administrado está especialmente diseñado para facilitar el entrenamiento de modelos masivos mediante el uso de Deep Learning Containers (DLCs) de AWS, que contienen imágenes preconstruidas y optimizadas para frameworks como PyTorch.
Sin embargo, establecer un clúster eficiente no es tarea sencilla, especialmente al configurar las GPUs en las instancias de Amazon EC2. Estas instancias se dividen en las familias G y P, siendo la primera más asequible pero menos potente, mientras que la segunda, más adecuada para trabajos masivos, requiere configuraciones precisas de red, almacenamiento y topología de las GPUs, lo que añade complejidad operativa.
Para mitigar estos desafíos, se recomienda un enfoque sistemático de verificación de configuración. Este proceso incluye desde la construcción de una imagen Docker con las dependencias necesarias hasta la verificación de la infraestructura desplegada, pasando por la instalación de plugins específicos y la realización de chequeos de salud.
Las recomendaciones incluyen contar con una cuenta de AWS, cuotas de servicio adecuadas, y un token de Hugging Face para acceder a modelos como Meta Llama 2 7B. Parte esencial de este proceso es la construcción de imágenes Docker optimizadas y la creación de un entorno sólido mediante un clúster EKS que integre nodos de sistema y de GPU, junto con complementos necesarios para almacenamiento y observabilidad.
El procedimiento culmina con la validación del clúster mediante un trabajo de entrenamiento pequeño, garantizando que los componentes de la infraestructura funcionan correctamente. Este enfoque no solo optimiza el proceso, sino que libera a los equipos para centrarse en mejorar el rendimiento de los modelos en lugar de enredarse en la complejidad técnica de la infraestructura.
