このドキュメントでは、バッチ ワークロードは、完了まで実行され、Pathways クラスタと同じ GKE クラスタ内、具体的には Pathways コントローラ コンポーネント(IFRT プロキシ サーバーと Pathways リソース マネージャー)とともにデプロイされる JAX ワークロードとして定義されます。JAX ワークロードが完了すると、Pathways クラスタ コンポーネントが終了します。このガイドでは、JAX トレーニング ワークロードを使用してこれを示します。
始める前に
インストールに必要なもの:
Maxtext を使用してトレーニング イメージをビルドする
MaxText は、Google が開発したオープンソースの大規模言語モデル(LLM)プロジェクトです。JAX で記述されており、高パフォーマンスでスケーラブルになるように設計されています。Google Cloud TPU と GPU で効率的に実行されます。
OSS GitHub リポジトリから最新バージョンの安定版 JAX を使用して MaxText Docker イメージをビルドするには、次のコマンドを実行します。
git clone https://github.com/AI-Hypercomputer/maxtext cd maxtext/dependencies/scripts gcloud config set project PROJECT bash ./docker_build_dependency_image.sh MODE=stable gcloud auth configure-docker bash ./docker_upload_runner.sh CLOUD_IMAGE_NAME=USER_runner # This script needs bash version >= 4.2 to execute.
このコマンドは、MaxText Kubernetes イメージを gcr.io/$PROJECT/${USER}_runner に push します。この Docker イメージを使用して、Pathways バックエンドで TPU のトレーニングを実行できます。
XPK を使用してバッチ ワークロードを実行する
これで、以前に使用したのと同じコマンドを使用して、XPK でビルド済みの Maxtext Docker イメージを送信できます。
xpk workload create-pathways \ --workload=WORKLOAD \ --cluster=CLUSTER \ --num-slices=WORKLOAD_NODEPOOL_COUNT \ --tpu-type=TPU_TYPE \ --project=PROJECT \ --zone=ZONE \ --docker-image='gcr.io/PROJECT/USER_runner' \ --command="python3 -m MaxText.train /deps/src/MaxText/configs/base.yml base_output_directory=gs://BUCKET_NAME per_device_batch_size=1 enable_checkpointing=false remat_policy=full global_parameter_scale=1 steps=20 max_target_length=2048 use_iota_embed=true reuse_example_batch=1 dataset_type=synthetic attention=flash gcs_metrics=True enable_single_controller=True run_name=RUN_NAME-pathways-job"
次のように置き換えます。
WORKLOAD: ワークロードを識別する一意の名前CLUSTER: GKE クラスタの名前WORKLOAD_NODEPOOL_COUNT: ジョブを再起動できる最大回数TPU_TYPE: TPU タイプは、作成する Cloud TPU のバージョンとサイズを指定します。TPU の各バージョンでサポートされている TPU タイプの詳細については、TPU のバージョンをご覧ください。PROJECT: 実際の Google Cloud プロジェクト IDZONE: ワークロードを実行する予定のゾーンUSER: 実際の Google Cloud ユーザー IDRUN_NAME: ワークフロー実行を識別するためにユーザーが割り当てた名前
次のような出力が表示されます。
[XPK] Follow your Pathways workload and other resources here : https://console.cloud.google.com/logs/query;query=resource.type%3D"k8s_container"%0Aresource.labels.project_id%3D"<project-name>"%0Aresource.labels.location%3D"<your-zone>"%0Aresource.labels.cluster_name%3D"<your-cluster-name>"%0Aresource.labels.pod_name:"<your-pod-name>"%0Aseverity>%3DDEFAULT
前の XPK コマンドの出力にあるリンクを使用して、ワークロードの進行状況を確認します。[コンテナ名] フィルタで jax-tpu を選択すると、JAX コンテナのログをフィルタリングできます。
completed step: 1, seconds: 0.484, TFLOP/s/device: 87.349, Tokens/s/device: 2117.382, total_weights: 2945, loss: 10.888 completed step: 2, seconds: 0.407, TFLOP/s/device: 103.699, Tokens/s/device: 2513.735, total_weights: 3253, loss: 9.697 completed step: 3, seconds: 0.248, TFLOP/s/device: 170.300, Tokens/s/device: 4128.167, total_weights: 3154, loss: 9.641 completed step: 4, seconds: 0.216, TFLOP/s/device: 195.122, Tokens/s/device: 4729.880, total_weights: 3119, loss: 9.547 completed step: 5, seconds: 0.272, TFLOP/s/device: 155.298, Tokens/s/device: 3764.512, total_weights: 2837, loss: 10.179 completed step: 6, seconds: 0.472, TFLOP/s/device: 89.489, Tokens/s/device: 2169.266, total_weights: 3069, loss: 9.776
ワークロードは、指定された数のステップが完了すると終了します。早期に終了する場合は、次のコマンドを使用します。
xpk workload delete --workload=WORKLOAD --cluster=CLUSTER --project=PROJECT --zone=ZONE
次のステップ
- Pathways を使用してマルチホスト推論を実行する
- Pathways でインタラクティブ ワークロードを実行する
- JAX ワークロードを Pathways に移植する
- Pathways を使用した復元力トレーニング
- Cloud 上の Pathways のトラブルシューティング