設定テンプレートの設定
設定テンプレートを使用すると、管理者はコンピュート消費に関するガードレールを管理できます。メモリ消費、GPU、ランタイムの期間などのフィールドにデフォルト、最小値、最大値を設定します。 キューに設定テンプレートを設定した後、チームのメンバーは指定した範囲内でのみ、定義したフィールドを変更できます。キューテンプレートを設定する
既存のキューまたは新しいキューにキューテンプレートを設定できます。次の手順では、キューの設定にテンプレートフィールドを追加し、チームメンバーが定義された制限内でのみ値を設定できるようにします。- W&B Launch App にアクセスします。
- テンプレートを追加するキュー名の横にある View queue を選択します。
- Config タブを選択します。キューの作成日時、キュー設定、既存の起動時のオーバーライドなど、キューに関する情報が表示されます。
- Queue config セクションにアクセスします。
- テンプレートを作成する設定のキーと値を特定します。
- 設定内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}}の形式です。 - Parse configuration ボタンをクリックします。設定を解析すると、作成した各テンプレートのタイルが W&B によってキュー設定の下に自動的に作成されます。
- 生成された各タイルで、まずキュー設定で許可するデータタイプ (string、整数、浮動小数点数) を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。
- データタイプに応じて、各タイルに表示されるフィールドを入力します。
- Save config をクリックします。
launch config
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
aws-instance というラベルの新しいタイルが表示されます。
そこから、Type ドロップダウンでデータタイプとして String 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。たとえば、次の画像では、チーム管理者がユーザーの選択肢として 2 つの 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 job を設定する
キュー設定を動的に設定するには、キューからジョブをデキューする際にエージェントが評価するマクロを使用します。マクロを使用して、起動時に run 固有の値をキュー設定に注入します。以下のマクロを設定できます：上記の表に記載されていないカスタムマクロ (例:
${MY_ENV_VAR}) は、エージェントの環境から環境変数に置き換えられます。Launch エージェントを使用して、アクセラレータまたは GPU 上で実行されるイメージをビルドする
Launch を使用してアクセラレータ環境で実行されるイメージをビルドする場合、ターゲットハードウェアと互換性のあるイメージを生成するために、アクセラレータ用ベースイメージを指定する必要がある場合があります。 アクセラレータ用ベースイメージは、次の要件を満たす必要があります。- Debian との互換性。Launch の Dockerfile は
apt-getを使用してpythonを取得します。 - 互換性のある CPU および GPU ハードウェア命令セット。使用する GPU で CUDA バージョンがサポートされていることを確認してください。
- 指定するアクセラレータのバージョンと、ML アルゴリズムにインストールされているパッケージとの互換性。
- インストール済みのパッケージをハードウェアとの互換性のために設定するために必要な追加のステップ。
TensorFlow で GPU を使用する
TensorFlow が GPU を使用するように、キューのリソース設定で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。
たとえば、tensorflow/tensorflow:latest-gpu ベースイメージを使用すると、TensorFlow が GPU を使用するようになります。これはキューのリソース設定で設定できます。
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