Запуск распределённого обучения ИИ в Kubernetes – это не просто добавление GPU

В выпуске Kubeflow Pipelines рассказывали, что этап обучения в пайплайне обычно передаётся Kubeflow Trainer.

И вот почему.

Некоторые задачи обучения ML-моделей и дообучения LLM требуют нескольких GPU, распределённых между несколькими нодами Kubernetes.

Для этого необходимо:

— создавать и управлять несколькими worker-подами;
— выделять GPU-ресурсы;
— настраивать взаимодействие между воркерами;
— отслеживать статус обучающих джобов и многое другое.

Kubeflow Trainer решает эти задачи в Kubernetes-native формате с помощью CRD и скрывает большую часть связанной с этим сложности.

В этом выпуске MLOps-рассылки разобрали:

— основы распределённого обучения;
— архитектуру Kubeflow Trainer: TrainJob, Runtimes и JobSet;
— установку Trainer и запуск первого распределённого TrainJob на CPU-нодах;
— запуск ML-задач на GPU-нодах;
— каким моделям действительно нужны GPU.

Читать: https://newsletter.devopscube.com/p/kubeflow-trainer

👉 DevOps Portal