利用 Amazon ECS 进行分布式机器学习

Amazon ECS 支持分布式机器学习工作负载，提供简单架构和无感升级。

分布式模型训练有两种资源部署方式：单节点多 GPU 和多节点实例。

本文展示如何在 Amazon ECS 上使用 PyTorch 和 RayTrain 实现分布式数据并行训练。

解决方案由一个 ECS 集群和 Ray 集群组成，包含 Ray head 和 Ray worker 服务。

读者需准备 S3 桶和自动扩缩容的组以部署 Ray 服务。

基础设施部署需遵循最佳实践，包括使用 NAT 网关和单个子网。

分布式训练中，使用更多 GPU 的工作节点可提高性能。

通过克隆代码库和执行 Terraform 命令来部署基础设施。

运行训练任务时需连接到运行 Ray head 服务的 EC2 节点并执行训练脚本。

训练日志展示了 GPU ID、进程排名、epoch 数、batch size 和 steps 等信息。

清理资源以避免额外费用，使用 Terraform 删除创建的资源。

使用分布式方法训练模型比单 GPU 更快，建议查看 Amazon ECS GPU 文档以获取更多信息。