Amazon SageMaker HyperPod で継続的プロビジョニングを使用する Slurm クラスター向けに AMI ベースのノードライフサイクル設定のサポートを開始
Amazon SageMaker HyperPod は、継続的プロビジョニングを使用する Slurm クラスターに対して、AMI ベースの設定をサポートするようになりました。継続的プロビジョニングは、AWS の空き容量が確保できしだいクラスターにノードを自動追加する機能であり、今回のリリースによって、このモードを利用するクラスターにも AMI ベースの設定が適用できるようになりました。このサポートにより、継続的プロビジョニングを使用するクラスターを作成する際、ライフサイクル設定スクリプトをダウンロード、編集、または Amazon S3 へアップロードする手間が不要になります。
AMI ベースの設定では、Docker、Enroot、Pyxis などの必須ソフトウェアをはじめ、Slurm アカウンティング、SSH キー生成、ログローテーションの設定など、AI/機械学習の学習ワークロードを実行するために必要な本番環境レベルのソフトウェアや設定をノードにプロビジョニングします。継続的プロビジョニングの運用時、各ノードはクラスターに追加されると同時に AMI から直接構成されます。ライフサイクル設定スクリプトを個別に管理する必要がないため、新規ノードがジョブをスケジュールできるようになるまでの時間が短縮されます。AMI ベースの設定を有効にするには、API 経由でクラスターを作成する際にインスタンスグループ構成から LifeCycleConfig ブロックを省略するか、SageMaker AI コンソールを使用する場合は [カスタム設定] の [ライフサイクルスクリプト] で [なし] を選択します。AMI ベースの基本構成に加えて独自のカスタマイズを行いたい場合は、API 経由であれば LifeCycleConfig ブロックで OnInitComplete パラメータと SourceS3Uri を指定するか、コンソールを使用する場合はカスタムセットアップの [Extension script file in S3] フィールドに S3 の URI を入力することで、拡張スクリプトを提供できます。プロビジョニングを完全に制御する必要があるユースケース向けに、カスタムライフサイクル設定スクリプトも引き続き完全にサポートされます。
継続的プロビジョニングを使用する Slurm クラスター向けの AMI ベースのノードライフサイクル設定は、SageMaker HyperPod が利用可能なすべての AWS リージョンでご利用いただけます。使用を開始するには、SageMaker ユーザーガイドの AWS CLI を使用した SageMaker HyperPod の開始方法または SageMaker AI コンソールを使用した SageMaker HyperPod の開始方法を参照してください。