|
| 1 | +{ |
| 2 | + "cells": [ |
| 3 | + { |
| 4 | + "cell_type": "markdown", |
| 5 | + "id": "5f0e1b48-09ad-463f-82f4-35d7e40d546a", |
| 6 | + "metadata": {}, |
| 7 | + "source": [ |
| 8 | + "# 1. 실습 가이드 A\n", |
| 9 | + "\n", |
| 10 | + "Updated: June 5, 2024\n", |
| 11 | + "\n", |
| 12 | + "이 실습 과정은 제한된 GPU 리소스로 인해서, <u>모델의 품질 보다는 \"코드가 동작\" 되는 관점에서 준비 했습니다. </u><br>\n", |
| 13 | + "충분한 GPU 리소스가 있으신 환경에서는, 데이터 셋 사이즈 수정, Epoch 조정 등의 코드를 수정하여 전체를 실행할 수 있습니다.\n", |
| 14 | + "\n", |
| 15 | + "---\n", |
| 16 | + "\n", |
| 17 | + "## 1.1.선수 준비 내용\n", |
| 18 | + "현재 사용 계정에 아래의 Resource Quota 가 미리 준비 되어 있어야 합니다.\n", |
| 19 | + "- One ml.g5.xlarge for notebook instance usage\n", |
| 20 | + "- One ml.g5.2xlarge for endpoint usage\n", |
| 21 | + "- One ml.g5.2xlarge for training job usage (안되면 데모로 대체)\n", |
| 22 | + "\n", |
| 23 | + "## 1.2. 환경 구성\n", |
| 24 | + "- SageMaker Notebook Instance 의 생성시에 EBS 볼륨을 200 GB 설정 하셔야 합니다.\n", |
| 25 | + "\n", |
| 26 | + "## 1.3.실습 환경 \n", |
| 27 | + "- 이 방법은 SageMaker Notebook Instance 의 ml.g5.xlarge\n", |
| 28 | + "- 사용 커널은 \"conda_pytorch_p310\" 에서 테스트 완료 되었습니다.\n", |
| 29 | + "\n" |
| 30 | + ] |
| 31 | + }, |
| 32 | + { |
| 33 | + "cell_type": "markdown", |
| 34 | + "id": "4b10fe93-501c-4427-a85e-46b0223df50a", |
| 35 | + "metadata": {}, |
| 36 | + "source": [ |
| 37 | + "## 1.4.실행 순서\n", |
| 38 | + "- 0.setup.ipynb \n", |
| 39 | + "- 1_prepare-dataset-alpaca-method.ipynb\n", |
| 40 | + "- 2_local-train-debug-lora.ipynb\n", |
| 41 | + "- 2_local-infer-debug-lora.ipynb \n", |
| 42 | + "- option-sm-features/10_prepare-dataset-alpaca-method.ipynb\n", |
| 43 | + "- option-sm-features/20_option-experiment-sm-train-lora.ipynb\n", |
| 44 | + "- 아래 추론은 ml.g5.xlarge 에서 에러 발생 함. ( SageMaker Notebook Instance ml.g5.12xlarge 권장)\n", |
| 45 | + " - 4_sm-serving-djl.ipynb\n", |
| 46 | + "- 다른 추론 노트북: Maum-AI-Llama-3-8B 가능\n", |
| 47 | + " - [02-Maum-AI-Llama-3-8B-SageMaker-Endpoint.ipynb](../../40_inference/30-Llama-3-Inference/02-Maum-AI-Llama-3-8B-SageMaker-Endpoint.ipynb)\n", |
| 48 | + " - 이 노트북의 전체 경로는 아래와 같습니다. \n", |
| 49 | + " - aws-ai-ml-workshop-kr/genai/aws-gen-ai-kr/40_inference/30-Llama-3-Inference/02-Maum-AI-Llama-3-8B-SageMaker-Endpoint.ipynb" |
| 50 | + ] |
| 51 | + }, |
| 52 | + { |
| 53 | + "cell_type": "markdown", |
| 54 | + "id": "c84501e3-2cdc-47d8-bdc4-6e7ecbc49130", |
| 55 | + "metadata": {}, |
| 56 | + "source": [ |
| 57 | + "## 1.5.[중요] 리소스 정리\n", |
| 58 | + "- SageMaker Notebook Instance 의 생성을 꼭 삭제 하여야 합니다.\n", |
| 59 | + "- 추론시에 사용한 SageMaker Notebook 도 꼭 꼭 삭제 하여야 합니다." |
| 60 | + ] |
| 61 | + }, |
| 62 | + { |
| 63 | + "cell_type": "code", |
| 64 | + "execution_count": null, |
| 65 | + "id": "55c8d978-f67e-433c-b8f3-35a479a587d4", |
| 66 | + "metadata": {}, |
| 67 | + "outputs": [], |
| 68 | + "source": [] |
| 69 | + } |
| 70 | + ], |
| 71 | + "metadata": { |
| 72 | + "kernelspec": { |
| 73 | + "display_name": "conda_pytorch_p310", |
| 74 | + "language": "python", |
| 75 | + "name": "conda_pytorch_p310" |
| 76 | + }, |
| 77 | + "language_info": { |
| 78 | + "codemirror_mode": { |
| 79 | + "name": "ipython", |
| 80 | + "version": 3 |
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| 82 | + "file_extension": ".py", |
| 83 | + "mimetype": "text/x-python", |
| 84 | + "name": "python", |
| 85 | + "nbconvert_exporter": "python", |
| 86 | + "pygments_lexer": "ipython3", |
| 87 | + "version": "3.10.14" |
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| 90 | + "nbformat": 4, |
| 91 | + "nbformat_minor": 5 |
| 92 | +} |
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