Implementar resiliencia en la infraestructura de entrenamiento de hardware es esencial para mitigar riesgos y permitir un entrenamiento de modelos sin interrupciones. Al incorporar funciones como monitoreo proactivo de salud y mecanismos de recuperación automática, las organizaciones pueden crear un entorno tolerante a fallos capaz de manejar fallos de hardware u otros problemas sin comprometer la integridad del proceso de entrenamiento.
Recientemente, se ha introducido el detector de problemas y recuperación de nodos AWS Neuron como DaemonSet para AWS Trainium y AWS Inferentia en Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS). Este componente puede detectar rápidamente problemas raros cuando fallan los dispositivos Neuron, monitoreando los logs, y marca los nodos de trabajo con dispositivos Neuron defectuosos como no saludables, reemplazándolos con nuevos nodos de trabajo. Esto incrementa la confiabilidad del entrenamiento de ML y reduce el tiempo y los costos desperdiciados debido a fallos de hardware. Esta solución es aplicable si se utilizan nodos gestionados o grupos de nodos autogestionados en Amazon EKS. Actualmente, la recuperación automática de nodos provisionados por Karpenter no es compatible.
La solución se basa en el detector de problemas y recuperación de nodos DaemonSet, una herramienta diseñada para detectar y reportar automáticamente varios problemas a nivel de nodos en un clúster de Kubernetes. El detector de problemas de nodos monitoriza cont...