Spezifizierung von Deep Learning in einer ECS Amazon-Aufgabendefinition

Um beschleunigte Deep Learning-Container von Habana Gaudi auf Amazon auszuführenECS, muss Ihre Aufgabendefinition die Container-Definition für einen vorgefertigten Container enthalten, der das Deep-Learning-Modell für TensorFlow oder PyTorch mithilfe von Habana SynapseAI bedient, das von Deep Learning Containers bereitgestellt wird. AWS

Das folgende Container-Image hat 2.7.0 und Ubuntu 20.04. TensorFlow Eine vollständige Liste vorgefertigter Deep Learning Containers, die für die Gaudi-Beschleuniger von Habana optimiert sind, wird auf geführt. GitHub Weitere Informationen finden Sie unter Habana Training Containers.

763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/tensorflow-training-habana:2.7.0-hpu-py38-synapseai1.2.0-ubuntu20.04

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Aufgabendefinition für Linux-Container auf AmazonEC2, in der die zu verwendende Syntax angezeigt wird. In diesem Beispiel wird ein Bild verwendet, das das Habana Labs System Management Interface Tool (HL-SMI) enthält, das Sie hier finden: vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614

{
    "family": "dl-test",
    "requiresCompatibilities": ["EC2"],
    "placementConstraints": [
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.os-type == linux"
        },
        {
            "type": "memberOf",
            "expression": "attribute:ecs.instance-type == dl1.24xlarge"
        }
    ],
    "networkMode": "host",
    "cpu": "10240",
    "memory": "1024",
    "containerDefinitions": [
        {
            "entryPoint": [
                "sh",
                "-c"
            ],
            "command": ["hl-smi"],
            "cpu": 8192,
            "environment": [
                {
                    "name": "HABANA_VISIBLE_DEVICES",
                    "value": "all"
                }
            ],
            "image": "vault.habana.ai/gaudi-docker/1.1.0/ubuntu20.04/habanalabs/tensorflow-installer-tf-cpu-2.6.0:1.1.0-614",
            "essential": true,
            "name": "tensorflow-installer-tf-hpu"
        }
    ]
}