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Inconsistent CLI parameters to specify resources requests and limits across training and inference

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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
cli

調査の方向性

training リソースのパラメーターを custom-endpoint の resources-requests パラメーターおよび resources-limits パラメーターと比較し、続いて EFA と Neuron のデバイス要件について issue 306 を確認します。デバイスの処理を含め、training と inference にわたって一貫した CLI アプローチを定義し、両方のコマンドパスが同じリソース概念を公開していることを検証します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

For training, the CLI parameters are:

  --accelerators INTEGER          Number of accelerators (GPUs/TPUs)
  --vcpu TEXT                     Number of vCPUs
  --memory TEXT                   Amount of memory in GiB
  --accelerators-limit INTEGER    Limit for the number of accelerators (GPUs/TPUs)
  --vcpu-limit TEXT               Limit for the number of vCPUs
  --memory-limit TEXT             Limit for the amount of memory in GiB

For inference (custom endpoints), the CLI parameters are:

  --resources-requests JSON       JSON object of resource requests, e.g. '{"cpu":"1","memory":"2Gi"}'
  --resources-limits JSON         JSON object of resource limits, e.g. '{"cpu":"2","memory":"4Gi"}'

Also, as mentioned in issue 306 (https://github.com/aws/sagemaker-hyperpod-cli/issues/306), the CLI should offer a consistent way to specify EFA (and Neuron) devices.

主要言語
Python
スター
41
フォーク
95
平均マージ
1日 5時間
マージ済み PR（30日）
4

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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