亚马逊AWS官方博客
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在由 AWS Trainium 实例支持的 Amazon ECS 上，扩展机器学习工作负载
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原文中文，约8400字，阅读约需20分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用Amazon ECS在容器中运行机器学习训练作业，包括预置ECS集群、构建自定义容器映像、创建任务定义和在Amazon ECS上运行任务。同时介绍了Neuron SDK和Amazon ECR的使用方法。
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关键要点
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使用容器运行机器学习工作负载已成为常见做法，提供一致且可移植的开发环境。
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AWS推出Amazon EC2 Trn1实例，专用于高性能深度学习训练，节省训练成本。
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AWS Neuron SDK用于提升加速能力，提供与技术交互的工具。
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Amazon ECS是一项完全托管的容器编排服务，简化应用程序的部署、管理和扩展。
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使用AWS CloudFormation预置由Trn1实例组成的ECS集群。
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使用Neuron SDK构建自定义容器映像，并推送到Amazon ECR。
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创建任务定义以定义机器学习训练作业，并在Amazon ECS上运行任务。
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使用Amazon ECR存储自定义Docker映像，包含训练模型所需的脚本和软件包。
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创建Dockerfile文件以安装Neuron SDK和训练脚本。
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在Amazon ECS上运行机器学习训练任务需要创建任务定义。
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监控任务运行情况，并在训练完成后将模型存储在Amazon S3中。
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为避免额外开支，建议将自动扩缩组的容量更改为零，并删除CloudFormation堆栈以清理资源。
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