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高度なキューセットアップ

このページでは、追加のLaunchキューオプションを設定する方法について説明します。

キュー設定テンプレートのセットアップ​

Queue Config Templatesを使用して、計算消費のガードレールを管理します。メモリ消費量、GPU、実行時間などのフィールドに対してデフォルト値、最小値、および最大値を設定できます。

キューを設定テンプレートで設定した後、チームメンバーは定義した範囲内でのみフィールドを変更できます。

キューテンプレートの設定​

既存のキューにキューテンプレートを設定するか、新しいキューを作成することができます。

  1. https://wandb.ai/launch のLaunchアプリに移動します。
  2. テンプレートを追加したいキューの名前の横にある View queue を選択します。
  3. Config タブを選択します。ここには、キューの作成時期、キュー設定、既存の起動時オーバーライドなどの情報が表示されます。
  4. Queue config セクションに移動します。
  5. テンプレートを作成したい設定のキーと値を特定します。
  6. 設定の値をテンプレートフィールドに置き換えます。テンプレートフィールドは {{variable-name}} の形式を取ります。
  7. Parse configuration ボタンをクリックします。設定を解析すると、W&Bは作成した各テンプレート用にキュー設定の下にタイルを自動的に作成します。
  8. 生成された各タイルについて、キュー設定が許可するデータタイプ (文字列、整数、または浮動小数点数) を最初に指定する必要があります。Type ドロップダウンメニューからデータタイプを選択します。
  9. データタイプに基づいて、各タイル内に表示されるフィールドを完成させます。
  10. Save config をクリックします。

例えば、チームが使用できるAWSインスタンスを制限するテンプレートを作成したい場合、テンプレートフィールドを追加する前のキュー設定は次のようになります：

launch config
RoleArn: arn:aws:iam:region:account-id:resource-type/resource-id
ResourceConfig:
  InstanceType: ml.m4.xlarge
  InstanceCount: 1
  VolumeSizeInGB: 2
OutputDataConfig:
  S3OutputPath: s3://bucketname
StoppingCondition:
  MaxRuntimeInSeconds: 3600

InstanceType のテンプレートフィールドを追加すると、設定は次のようになります：

launch config
RoleArn: arn:aws:iam:region:account-id:resource-type/resource-id
ResourceConfig:
  InstanceType: "{{aws_instance}}"
  InstanceCount: 1
  VolumeSizeInGB: 2
OutputDataConfig:
  S3OutputPath: s3://bucketname
StoppingCondition:
  MaxRuntimeInSeconds: 3600

次に、Parse configuration をクリックします。Queue config の下に新しいタイル aws-instance が表示されます。

ここから Type ドロップダウンから文字列を選択します。これにより、ユーザーが選択できる値を指定するフィールドが表示されます。例えば、以下の画像では、チームの管理者がユーザーが選択できる2つの異なるAWSインスタンスタイプ (ml.m4.xlarge と ml.p3.xlarge) を設定しています：

動的にLaunchジョブを設定する​

エージェントがキューからジョブをデキューする際に評価されるマクロを使用して、キュー設定を動的に設定できます。次のマクロを設定できます：

マクロ説明
${project_name}Runが起動されるプロジェクトの名前。
${entity_name}Runが起動されるプロジェクトの所有者。
${run_id}起動されるRunのID。
${run_name}起動しているRunの名前。
${image_uri}このRunのコンテナイメージのURI。
備考

上記のテーブルにリストされていないカスタムマクロ（例えば ${MY_ENV_VAR}）は、エージェントの環境から環境変数で置き換えられます。

Launchエージェントを使用してアクセラレーター（GPU）で実行されるイメージを作成する​

Launchを使用してアクセラレーター環境で実行されるイメージを作成する場合、アクセラレーターベースのイメージを指定する必要があるかもしれません。

このアクセラレータベースイメージは次の要件を満たす必要があります：

  • Debian互換性（Launch Dockerfileはpythonを取得するためにapt-getを使用します）
  • CPU & GPUハードウェア命令セットとの互換性（使用するCUDAバージョンが使用するGPUに対応していることを確認してください）
  • 提供するアクセラレータバージョンとMLアルゴリズムにインストールされたパッケージ間の互換性
  • ハードウェアと互換性を持つための追加セットアップが必要なパッケージがインストールされていること

TensorFlowでGPUを使用する方法​

TensorFlowがGPUを適切に利用することを確認します。これを達成するには、キューリソース設定の builder.accelerator.base_image キーにDockerイメージとそのイメージタグを指定します。

例えば、tensorflow/tensorflow:latest-gpu ベースイメージは、TensorFlowがGPUを適切に使用することを保証します。これはキュー設定のリソース設定を使用して設定できます。

次のJSONスニペットは、キュー設定でTensorFlowベースイメージを指定する方法を示しています：

Queue config
{
    "builder": {
        "accelerator": {
            "base_image": "tensorflow/tensorflow:latest-gpu"
        }
    }
}
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