Préparez et exécutez un travail de formation avec SageMaker Profiler

La configuration et l'exécution d'une tâche de formation avec le SageMaker profileur se font en deux étapes : l'adaptation du script de formation et la configuration du lanceur de tâches de SageMaker formation.

Étape 1 : Adaptez votre script d'entraînement à l'aide des modules SageMaker Profiler Python

Pour commencer à capturer les exécutions du noyau GPUs pendant que la tâche d'entraînement est en cours d'exécution, modifiez votre script d'entraînement à l'aide des modules SageMaker Profiler Python. Importez la bibliothèque et ajoutez les méthodes start_profiling() et stop_profiling() pour définir le début et la fin du profilage. Vous pouvez également utiliser des annotations personnalisées facultatives pour ajouter des marqueurs dans le script d'entraînement afin de visualiser les activités du matériel lors d'opérations spécifiques, à chaque étape.

Notez que les annotateurs extraient les opérations deGPUs. Pour les opérations de profilage dansCPUs, il n'est pas nécessaire d'ajouter d'annotations supplémentaires. CPUle profilage est également activé lorsque vous spécifiez la configuration de profilage, dans laquelle vous allez vous entraînerÉtape 2 : Création d'un estimateur de SageMaker cadre et activation du profileur SageMaker .

Note

Le profilage d'une tâche d'entraînement complète n'est pas l'utilisation la plus efficace des ressources. Nous recommandons le profilage d'au plus 300 étapes d'une tâche d'entraînement.

Important

La mise à jour 14 décembre 2023 implique une modification radicale. Le nom du package SageMaker Profiler Python est remplacé parsmppy. smprof Cela est efficace dans les conteneurs SageMaker Framework pour TensorFlow v2.12 et versions ultérieures.

Si vous utilisez l'une des versions précédentes des conteneurs SageMaker Framework, telle que la TensorFlow version 2.11.0, le package Profiler SageMaker Python est toujours disponible sous le nom de. smppy Si vous ne savez pas quelle version ou quel nom de package vous devez utiliser, remplacez l'instruction d'importation du package SageMaker Profiler par l'extrait de code suivant.

try:
    import smprof 
except ImportError:
    # backward-compatability for TF 2.11 and PT 1.13.1 images
    import smppy as smprof

Approche 1. Utilisation du gestionnaire de contexte smprof.annotate pour annoter l'intégralité des fonctions

Vous pouvez encapsuler toutes les fonctions à l'aide du gestionnaire de smprof.annotate() contexte. Cet encapsuleur est recommandé si vous souhaitez effectuer un profilage par fonctions plutôt que par lignes de code. L'exemple de script suivant montre comment implémenter le gestionnaire de contexte pour encapsuler la boucle d'entraînement et les fonctions complètes à chaque itération.

import smprof

SMProf = smprof.SMProfiler.instance()
config = smprof.Config()
config.profiler = {
    "EnableCuda": "1",
}
SMProf.configure(config)
SMProf.start_profiling()

for epoch in range(args.epochs):
    if world_size > 1:
        sampler.set_epoch(epoch)
    tstart = time.perf_counter()
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        with smprof.annotate("step_"+str(i)):
            inputs, labels = data
            inputs = inputs.to("cuda", non_blocking=True)
            labels = labels.to("cuda", non_blocking=True)
    
            optimizer.zero_grad()
    
            with smprof.annotate("Forward"):
                outputs = net(inputs)
            with smprof.annotate("Loss"):
                loss = criterion(outputs, labels)
            with smprof.annotate("Backward"):
                loss.backward()
            with smprof.annotate("Optimizer"):
                optimizer.step()

SMProf.stop_profiling()

Approche 2. Utilisation de smprof.annotation_begin() et de smprof.annotation_end() pour annoter une ligne de code spécifique dans les fonctions

Vous pouvez également définir des annotations pour profiler des lignes de code spécifiques. Vous pouvez définir le point de départ et le point final exacts du profilage au niveau des lignes de code individuelles et non par fonctions. Par exemple, dans le script suivant, step_annotator est défini au début de chaque itération et se termine à la fin de l'itération. Pendant ce temps, d'autres annotateurs détaillés pour chaque opération sont définis et encapsulent les opérations cibles tout au long de chaque itération.

import smprof

SMProf = smprof.SMProfiler.instance()
config = smprof.Config()
config.profiler = {
    "EnableCuda": "1",
}
SMProf.configure(config)
SMProf.start_profiling()

for epoch in range(args.epochs):
    if world_size > 1:
        sampler.set_epoch(epoch)
    tstart = time.perf_counter()
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        step_annotator = smprof.annotation_begin("step_" + str(i))

        inputs, labels = data
        inputs = inputs.to("cuda", non_blocking=True)
        labels = labels.to("cuda", non_blocking=True)
        optimizer.zero_grad()

        forward_annotator = smprof.annotation_begin("Forward")
        outputs = net(inputs)
        smprof.annotation_end(forward_annotator)

        loss_annotator = smprof.annotation_begin("Loss")
        loss = criterion(outputs, labels)
        smprof.annotation_end(loss_annotator)

        backward_annotator = smprof.annotation_begin("Backward")
        loss.backward()
        smprof.annotation_end(backward_annotator)

        optimizer_annotator = smprof.annotation_begin("Optimizer")
        optimizer.step()
        smprof.annotation_end(optimizer_annotator)

        smprof.annotation_end(step_annotator)

SMProf.stop_profiling()

Après avoir annoté et configuré les modules d'initiation du profileur, enregistrez le script pour le soumettre à l'aide d'un lanceur de tâches de SageMaker formation à l'étape 2 suivante. L'exemple de lanceur suppose que le script d'entraînement est nommé train_with_profiler_demo.py.

Étape 2 : Création d'un estimateur de SageMaker cadre et activation du profileur SageMaker

La procédure suivante montre comment préparer un estimateur de SageMaker cadre pour l'entraînement à l'aide de Python SageMaker . SDK

1. Configurez un objet profiler_config à l'aide des modules ProfilerConfig et Profiler comme suit.

   from sagemaker import ProfilerConfig, Profiler
   profiler_config = ProfilerConfig(
       profile_params = Profiler(cpu_profiling_duration=3600)
   )

   Voici la description du module Profiler et de son argument.

   • Profiler: Le module permettant d'activer SageMaker Profiler avec le job de formation.

     • cpu_profiling_duration(int) : Spécifiez la durée en secondes pour le profilageCPUs. La valeur par défaut est de 3 600 secondes.

2. Créez un estimateur de SageMaker cadre avec l'profiler_configobjet créé à l'étape précédente. Le code suivant montre un exemple de création d'un PyTorch estimateur. Si vous souhaitez créer un TensorFlow estimateur, importez-le sagemaker.tensorflow.TensorFlow plutôt et spécifiez l'une des TensorFlowversions prises en charge par SageMaker Profiler. Pour plus d'informations sur les frameworks et les types d'instance pris en charge, consultez SageMaker images de framework préinstallées avec Profiler SageMaker .

   import sagemaker
   from sagemaker.pytorch import PyTorch
   
   estimator = PyTorch(
       framework_version="2.0.0",
       role=sagemaker.get_execution_role(),
       entry_point="train_with_profiler_demo.py", # your training job entry point
       source_dir=source_dir, # source directory for your training script
       output_path=output_path,
       base_job_name="sagemaker-profiler-demo",
       hyperparameters=hyperparameters, # if any
       instance_count=1, # Recommended to test with < 8
       instance_type=ml.p4d.24xlarge,
       profiler_config=profiler_config
   )

3. Démarrez la tâche d'entraînement en exécutant la méthode fit. Avec wait=False, vous pouvez rendre silencieux les journaux des tâches d'entraînement et les laisser s'exécuter en arrière-plan.

   estimator.fit(wait=False)

Pendant l'exécution de la tâche d'entraînement ou une fois celle-ci terminée, vous pouvez passer à la rubrique suivante Ouvrez l'application SageMaker Profiler UI et commencer à explorer et à visualiser les profils enregistrés.

Si vous souhaitez accéder directement aux données de profil enregistrées dans le compartiment Amazon S3, utilisez le script suivant pour récupérer le S3URI.

import os
# This is an ad-hoc function to get the S3 URI
# to where the profile output data is saved
def get_detailed_profiler_output_uri(estimator):
    config_name = None
    for processing in estimator.profiler_rule_configs:
        params = processing.get("RuleParameters", dict())
        rule = config_name = params.get("rule_to_invoke", "")
        if rule == "DetailedProfilerProcessing":
            config_name = processing.get("RuleConfigurationName")
            break
    return os.path.join(
        estimator.output_path, 
        estimator.latest_training_job.name, 
        "rule-output",
        config_name,
    )

print(
    f"Profiler output S3 bucket: ", 
    get_detailed_profiler_output_uri(estimator)
)

(Facultatif) Installez le package Python SageMaker Profiler

Pour utiliser SageMaker Profiler sur PyTorch des images de TensorFlow framework non répertoriées dansSageMaker images de framework préinstallées avec Profiler SageMaker , ou sur votre propre conteneur Docker personnalisé à des fins de formation, vous pouvez installer SageMaker Profiler à l'aide de l'un des. SageMaker Fichiers binaires du package Python Profiler

Option 1 : installer le package SageMaker Profiler lors du lancement d'une tâche de formation

Si vous souhaitez utiliser SageMaker Profiler pour former des tâches à l'aide PyTorch d' TensorFlow images non répertoriéesSageMaker images de framework préinstallées avec Profiler SageMaker , créez un requirements.txt fichier et localisez-le sous le chemin que vous avez spécifié pour le source_dir paramètre de l'estimateur du SageMaker framework à l'étape 2. Pour plus d'informations sur la configuration d'un requirements.txt fichier en général, consultez la section Utilisation de bibliothèques tierces dans la SDKdocumentation SageMaker Python. Dans le requirements.txt fichier, ajoutez l'un des chemins de compartiment S3 pour leSageMaker Fichiers binaires du package Python Profiler.

# requirements.txt
https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu112/smprof-0.3.332-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

Option 2 : installer le package SageMaker Profiler dans vos conteneurs Docker personnalisés

Si vous utilisez un conteneur Docker personnalisé pour la formation, ajoutez-en un SageMaker Fichiers binaires du package Python Profiler à votre Dockerfile.

# Install the smprof package version compatible with your CUDA version
RUN pip install https://smppy.s3.amazonaws.com/tensorflow/cu112/smprof-0.3.332-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

Pour obtenir des conseils sur l'exécution d'un conteneur Docker personnalisé pour la formation SageMaker en général, voir Adapter votre propre conteneur de formation.