Datadog ha revelado una innovadora integración con AWS Neuron, diseñada para mejorar el monitoreo de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Esta nueva capacidad permite a los usuarios acceder a una observabilidad profunda en el uso de recursos, rendimiento de ejecución de modelos, latencia y estado en tiempo real de su infraestructura. Estas funciones son cruciales para optimizar las cargas de trabajo de machine learning (ML) y alcanzar un alto rendimiento a gran escala.
Neuron, el kit de desarrollo de software de AWS, facilita la ejecución de cargas de trabajo de aprendizaje profundo en las instancias Trainium e Inferentia, diseñadas para la inteligencia artificial. Estos chips de AWS permiten la construcción y despliegue de modelos generativos de IA con alto rendimiento y menor costo. En un escenario donde los grandes modelos requieren muchas instancias de cálculo acelerado, una observabilidad eficaz es fundamental para mejorar el rendimiento, diagnosticar fallos y optimizar el uso de recursos.
La reconocida plataforma de observabilidad y seguridad Datadog ha lanzado esta integración que permite extraer métricas recopiladas por Neuron Monitor hacia la plataforma de Datadog. Esto ofrece a los usuarios la posibilidad de monitorear el rendimiento de sus instancias basadas en Trainium e Inferentia. La visibilidad en tiempo real sobre el rendimiento del modelo y el uso del hardware facilita un entrenamiento y una inferencia eficientes, optimizando la utilización de recursos y previniendo ralentizaciones en los servicios.
La integración con el SDK de Neuron de Datadog permite recopilar automáticamente métricas y registros de las instancias de Trainium e Inferentia, transfiriéndolos a la plataforma de Datadog. Al activar esta integración, los usuarios pueden acceder a un panel de control preconfigurado para iniciar rápidamente el monitoreo. Además, tienen la opción de personalizar los paneles existentes y crear nuevos según sus necesidades específicas.
El panel de control de Datadog ofrece una vista detallada del rendimiento de los chips de inteligencia artificial de AWS, proporcionando métricas en tiempo real sobre el estado de la infraestructura. Monitores preconfigurados alertan a los equipos sobre problemas críticos como latencia, uso de recursos y errores de ejecución, permitiendo a las organizaciones reaccionar rápidamente para mantener una experiencia de usuario de alta calidad.
Esta integración también permite seguir de cerca aspectos clave del rendimiento, ofreciendo insights cruciales para solucionar problemas y optimizar el rendimiento. Monitorear la utilización de NeuronCore, el estado de ejecución de tareas de entrenamiento, el uso de memoria y la utilización de vCPU son algunos de los parámetros importantes que Datadog ofrece para garantizar que los modelos funcionen adecuadamente y los recursos se usen eficientemente.
En conclusión, la colaboración entre Datadog y AWS a través de la integración con Neuron representa un avance significativo para las organizaciones que buscan optimizar sus operaciones de machine learning. Al centralizar estas métricas en una única vista, Datadog proporciona una herramienta poderosa para mantener las cargas de trabajo de Neuron eficientes y de alto rendimiento, ayudando a los equipos a identificar problemas en tiempo real y a optimizar la infraestructura conforme a sus necesidades.
