درک مختصر فناوری جدید AWS برای آموزش هوش مصنوعی توزیع‌شده
Amazon Web Services (AWS) با ارائه پیکربندی‌های جدیدی، کسب و کارها را قادر می‌سازد تا مدل‌های یادگیری عمیق را با سرعت و کارایی بالاتری آموزش دهند.
Ray Train DLCs که به‌دست‌آمده از Amazon SageMaker است
Ray Train یک چارچوب متن‌باز برای آموزش توزیع‌شده است که به‌صورت داخلی از فناوری Ray استفاده می‌کند. حالا به‌صورت رسمی در قالب DLC (Data Center Library Container) برای Amazon SageMaker و EKS ارائه می‌شود.
Elastic Fabric Adapter (EFA) برای ارتباط پایدار و کم‌تاخیر
EFA، Fabric Adapter کارآمدی است که در شبکه‌ها کارایی بهینه را فراهم می‌کند. در محیط‌های آموزش توزیع‌شده، استفاده از EFA به کاهش تاخیر و هزینه‌های شبکه کمک می‌کند.
با ترکیب Ray Train DLCs، EFA و Kubernetes مبتنی بر EKS، شما می‌توانید:
- کارایی شبکه را به میزان چندین برابر بهبود دهید.
- هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهید.
- مقیاس‌بندی مدل‌ها را به‌سختی انجام دهید.
این نوآوری در سطح زیرساختِ AWS حائز اهمیت است. برای کسب اطلاع بیشتر در مورد نحوه پیاده‌سازی، به مستندات AWS و آموزش‌های آنلاین مراجعه کنید.
پرسش‌های پرتکرار
چگونه می‌توانیم Ray Train DLCs را در یک کلاستر EKS راه‌اندازی کنیم؟
ابتدا یک کلاستر Amazon EKS بسازید، سپس با استفاده از Amazon SageMaker از EKS custom resources، Ray Train DLC را نصب و تنظیم کنید.
آیا EFA می‌تواند باعث کاهش تأخیر در آموزش توزیع‌شده شود؟
بله، EFA رابط شبکه کم‌تاخیر است که انتقال داده‌ها را بین نودها تسریع می‌کند؛ این امر زمان آموزش مدل‌های بزرگ را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.
