यह पोस्ट वर्चुस्वैप के डिमा ज़ादोरोज़्नी और फुआद बाबाएव के सहयोग से लिखी गई है।
सदाचार स्वैप एक स्टार्टअप कंपनी है जो ब्लॉकचेन पर परिसंपत्तियों के विकेंद्रीकृत विनिमय के लिए नवीन तकनीक विकसित कर रही है। वर्चुस्वैप की तकनीक उन परिसंपत्तियों के लिए अधिक कुशल व्यापार प्रदान करती है जिनके बीच कोई सीधा जोड़ा नहीं है। प्रत्यक्ष जोड़ी की अनुपस्थिति से अप्रत्यक्ष व्यापार महंगा हो जाता है, जिसका अर्थ है कि वांछित स्वैप को पूरा करने के लिए दो या दो से अधिक ट्रेडों की आवश्यकता होती है, जिससे ट्रेडिंग लागत दोगुनी या तिगुनी हो जाती है। वर्चुस्वैप की रिज़र्व-आधारित वर्चुअल पूल तकनीक प्रत्येक व्यापार को प्रत्यक्ष बनाकर समस्या का समाधान करती है, जिससे व्यापार लागत में 50% तक की बचत होती है। पर और अधिक पढ़ें virtuswap.io.
इस पोस्ट में, हम साझा करते हैं कि कैसे VirtuSwap ने अपना कंटेनर लाओ सुविधा का उपयोग किया अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो रैखिक अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए अपने जीपीयू-गहन सिमुलेशन की मेजबानी के लिए एक मजबूत वातावरण का निर्माण करना।
चुनौती
वर्चुस्वैप मिनर्वा इंजन विभिन्न तरलता पूलों के बीच तरलता के इष्टतम वितरण के लिए सिफारिशें बनाता है, जबकि वितरण के लिए उपलब्ध तरलता की कुल मात्रा द्वारा सीमित ट्रेडिंग वॉल्यूम, वर्तमान बाजार तरलता और व्यापारित संपत्तियों की अस्थिरता जैसे कई मापदंडों को ध्यान में रखता है। इन अनुशंसाओं को प्रदान करने के लिए, वर्चुस्वैप मिनर्वा तरलता, पूल शुल्क और अधिक के इष्टतम वितरण को खोजने के लिए विभिन्न तरलता कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से अपने रन को अनुकरण करने के लिए हजारों ऐतिहासिक व्यापारिक जोड़े का उपयोग करता है।
प्रारंभिक कार्यान्वयन को पांडा डेटाफ़्रेम का उपयोग करके कोडित किया गया था। हालाँकि, जैसे-जैसे सिमुलेशन डेटा बढ़ता गया, समस्या के आकार के साथ-साथ रनटाइम लगभग चौगुना हो गया। इसका परिणाम यह हुआ कि पुनरावृत्तियाँ धीमी हो गईं और बड़े आयामी कार्यों को चलाना लगभग असंभव हो गया। वर्चुस्वैप को एहसास हुआ कि उन्हें तेजी से परिणाम प्राप्त करने के लिए सिमुलेशन के लिए जीपीयू इंस्टेंसेस का उपयोग करने की आवश्यकता है।
वर्चुस्वैप को अपने सिमुलेशन को चलाने के लिए एक जीपीयू-संगत पांडा जैसी लाइब्रेरी की आवश्यकता थी और उसने इसे चुना सीयूडीएफ, एक GPU डेटाफ़्रेम लाइब्रेरी उतार. cuDF का उपयोग डेटा को लोड करने, जोड़ने, एकत्र करने, फ़िल्टर करने और अन्यथा हेरफेर करने के लिए किया जाता है पांडा-जैसे एपीआई जो डेटाफ्रेम पर काम को तेज करता है, पांडा की तुलना में काफी तेज प्रदर्शन के लिए CUDA का उपयोग करता है।
समाधान अवलोकन
वर्चुस्वैप ने नोटबुक में पुनरावृत्तीय, इंटरैक्टिव विकास से शुरुआत करते हुए, एंड-टू-एंड विकास के लिए सेजमेकर स्टूडियो को चुना। सेजमेकर स्टूडियो के लचीलेपन के कारण, उन्होंने इसका लाभ उठाते हुए इसे अपने सिमुलेशन के लिए भी उपयोग करने का निर्णय लिया अमेज़न SageMaker कस्टम चित्र, जो वर्चुस्वैप को अपनी स्वयं की कस्टम लाइब्रेरी और सीयूडीएफ जैसे आवश्यक सॉफ़्टवेयर लाने की अनुमति देता है। निम्नलिखित चित्र समाधान वर्कफ़्लो को दर्शाता है.
निम्नलिखित अनुभागों में, हम सेजमेकर में रैपिड्स सीयूडीएफ छवि बनाने और उपयोग करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश साझा करते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका को चलाने के लिए, आपको SageMaker की अनुमति के साथ एक AWS खाते की आवश्यकता है, अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (अमेज़ॅन ईसीआर), AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (आईएएम), और एडब्ल्यूएस कोडबिल्ड. इसके अलावा, आपके पास एक होना चाहिए सेजमेकर डोमेन तैयार है.
IAM भूमिकाएँ और नीतियाँ बनाएँ
सेजमेकर कस्टम नोटबुक की निर्माण प्रक्रिया के लिए, हमने उपयोग किया एडब्ल्यूएस क्लाउडशेल, जो कस्टम छवि बनाने के लिए सभी आवश्यक पैकेज प्रदान करता है। क्लाउडशेल में, हमने उपयोग किया सेजमेकर डॉकर बिल्ड, सेजमेकर स्टूडियो के लिए और उसमें डॉकर छवियां बनाने के लिए एक सीएलआई। सीएलआई अमेज़ॅन ईसीआर में रिपॉजिटरी बना सकता है और कोडबिल्ड का उपयोग करके कंटेनर बना सकता है। इसके लिए, हमें टूल को उचित अनुमतियों के साथ IAM भूमिका प्रदान करने की आवश्यकता है। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- AWS प्रबंधन कंसोल में साइन इन करें और खोलें IAM कंसोल.
- बाईं ओर नेविगेशन फलक में, चुनें Policies.
- नाम की एक पॉलिसी बनाएं
sm-build-policy
निम्नलिखित अनुमतियों के साथ:
अनुमतियाँ उपयोगिता का पूर्ण रूप से उपयोग करने की क्षमता प्रदान करती हैं: रिपॉजिटरी बनाएं, कोडबिल्ड जॉब बनाएं, उपयोग करें अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3), और लॉग भेजें अमेज़ॅन क्लाउडवॉच.
- नाम की एक भूमिका बनाएँ
sm-build-role
निम्नलिखित विश्वास नीति के साथ, और नीति जोड़ेंsm-build-policy
जो आपने पहले बनाया था:
अब, आइए CloudShell में चरणों की समीक्षा करें।
CloudShell में एक cuDF Docker छवि बनाएं
हमारे उद्देश्यों के लिए, हमें एक रैपिड्स CUDA छवि की आवश्यकता है, जिसमें एक भी शामिल है ipykernel, ताकि छवि का उपयोग किया जा सके सेजमेकर स्टूडियो नोटबुक.
हम मौजूदा CUDA छवि का उपयोग करते हैं रैपिड्सएआई जो आधिकारिक में उपलब्ध है रैपिड्स एआई डॉकर हब, और जोड़ें ipykernel
स्थापना.
क्लाउडशेल टर्मिनल में, निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
यह डॉकरफ़ाइल बनाएगा जो सेजमेकर के लिए हमारी कस्टम डॉकर छवि बनाएगा।
छवि बनाएं और रिपॉजिटरी में पुश करें
जैसा कि उल्लेख किया गया है, हमने इसका उपयोग किया सेजमेकर डॉकर बिल्ड लाइब्रेरी, जो डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स को आसानी से कस्टम कंटेनर छवियां बनाने की अनुमति देता है। अधिक जानकारी के लिए देखें Amazon SageMaker Studio Image का उपयोग करके अपने स्टूडियो नोटबुक से कंटेनर चित्र बनाने के लिए CLI बनाएँ.
निम्न आदेश एक ईसीआर रिपॉजिटरी बनाता है (यदि रिपॉजिटरी मौजूद नहीं है)। sm-docker इसे बनाएगा, और नई Docker छवि बनाएगा और बनाए गए रिपॉजिटरी में पुश करेगा:
यदि आप गायब हैं sm-docker
अपने क्लाउडशेल में, निम्नलिखित कोड चलाएँ:
पूरा होने पर, ईसीआर छवि यूआरआई वापस कर दी जाएगी।
एक सेजमेकर कस्टम छवि बनाएं
आपके द्वारा एक कस्टम डॉकर छवि बनाने और उसे अपने कंटेनर रिपॉजिटरी (अमेज़ॅन ईसीआर) में भेजने के बाद, आप उस कस्टम डॉकर छवि का उपयोग करने के लिए सेजमेकर को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- SageMaker कंसोल पर, चुनें छावियां नेविगेशन फलक में
- चुनें चित्र बनाएं.
- पिछले अनुभाग से छवि यूआरआई आउटपुट दर्ज करें, फिर चुनें अगला.
- के लिए छवि का नाम और छवि प्रदर्शन नाम, दर्ज
rapids
. - के लिए Description, एक विवरण दर्ज करें।
- के लिए IAM भूमिका, अपने सेजमेकर डोमेन के लिए उचित IAM भूमिका चुनें।
- के लिए ईएफएस माउंट पथ, दर्ज
/home/sagemaker-user
(चूक)। - विस्तार उन्नत विन्यास.
- के लिए यूज़र आईडी, दर्ज
1000
. - के लिए समूह आईडी, दर्ज
100
.
- में छवि प्रकार अनुभाग चुनें सेजमेकर स्टूडियो छवि.
- चुनें कर्नेल जोड़ें.
- के लिए कर्नेल का नाम, दर्ज
conda-env-rapids-py
. - के लिए कर्नेल प्रदर्शन नाम, दर्ज
rapids
. - चुनें सब्मिट सेजमेकर छवि बनाने के लिए।
नई छवि को अपने सेजमेकर स्टूडियो डोमेन में संलग्न करें
अब जब आपने कस्टम छवि बना ली है, तो आपको छवि को अपने डोमेन में संलग्न करके इसे उपयोग के लिए उपलब्ध कराना होगा। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- SageMaker कंसोल पर, चुनें डोमेन नेविगेशन फलक में
- अपना डोमेन चुनें. यह चरण वैकल्पिक है; आप सीधे डोमेन से कस्टम छवि बना और संलग्न कर सकते हैं और इस चरण को छोड़ सकते हैं।
- डोमेन विवरण पृष्ठ पर, चुनें वातावरण टैब करें, फिर चुनें छवि संलग्न करें.
- चुनते हैं मौजूदा छवि और नई छवि का चयन करें (
rapids
) सूची से। - चुनें अगला.
- कस्टम छवि कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें और सेट करना सुनिश्चित करें छवि प्रकार as सेजमेकर स्टूडियो छवि, पिछले चरण की तरह, समान कर्नेल नाम और कर्नेल डिस्प्ले नाम के साथ।
- चुनें सब्मिट.
कस्टम छवि अब सेजमेकर स्टूडियो में उपलब्ध है और उपयोग के लिए तैयार है।
छवि के साथ एक नई नोटबुक बनाएं
नई नोटबुक लॉन्च करने के निर्देशों के लिए, देखें अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो में एक कस्टम सेजमेकर छवि लॉन्च करें. निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- सेजमेकर स्टूडियो कंसोल पर, चुनें लॉन्चर खोलें.
- चुनें पर्यावरण बदलें.
- के लिए छवि, नव निर्मित छवि चुनें,
rapids v1
. - के लिए गुठली, चुनें
rapids
. - के लिए उदाहरण प्रकार¸ अपना उदाहरण चुनें.
सेजमेकर स्टूडियो एडब्ल्यूएस त्वरित गणना, सामान्य प्रयोजन गणना, गणना अनुकूलित, या मेमोरी अनुकूलित परिवारों से एक उदाहरण चुनकर आपकी कंप्यूटिंग शक्ति को अनुकूलित करने का विकल्प प्रदान करता है। इस लचीलेपन ने आपको सीपीयू और जीपीयू के बीच निर्बाध रूप से संक्रमण करने की अनुमति दी, साथ ही आवश्यकतानुसार इंस्टेंस आकार को गतिशील रूप से ऊपर या नीचे स्केल करने की अनुमति दी। हमारी नोटबुक के लिए, हमने GPU त्वरक का उपयोग करते समय cuDF प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए ml.g4dn.2xlarge इंस्टेंस प्रकार का उपयोग किया।
- चुनें चुनते हैं.
- अपना परिवेश चुनें और चुनें नोटबुक बनाएं, तब तक प्रतीक्षा करें जब तक नोटबुक कर्नेल तैयार न हो जाए।
अपनी कस्टम छवि सत्यापित करें
यह सत्यापित करने के लिए कि आपकी कस्टम छवि लॉन्च हो गई है और cuDF उपयोग के लिए तैयार है, एक नया सेल बनाएं, दर्ज करें import cudf
, और इसे चलाएँ।
क्लीन अप
चयन करके सेजमेकर स्टूडियो में परीक्षण नोटबुक चलाने वाले ज्यूपिटर इंस्टेंस को बंद करें रनिंग टर्मिनल और कर्नेल और चल रहे उदाहरण को बंद करना।
रनटाइम तुलना परिणाम
हमने O(N) की समय जटिलता के साथ, SageMaker g4dn.2xlarge उदाहरणों पर CPU और GPU दोनों का उपयोग करके अपने कोड की रनटाइम तुलना की। परिणाम, जैसा कि निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है, सीपीयू पर जीपीयू का उपयोग करने की दक्षता को प्रकट करता है।
GPU का मुख्य लाभ समानांतर प्रसंस्करण करने की उनकी क्षमता में निहित है। जैसे ही हम N का मान बढ़ाते हैं, CPU पर रनटाइम 3N की दर से बढ़ता है। दूसरी ओर, GPU के साथ, वृद्धि की दर को 2N के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जैसा कि पिछले आंकड़े में दिखाया गया है। समस्या का आकार जितना बड़ा होगा, GPU उतना ही अधिक कुशल होगा। हमारे मामले में, सीपीयू का उपयोग करने की तुलना में जीपीयू का उपयोग कम से कम 20 गुना तेज था। यह आधुनिक कंप्यूटिंग में जीपीयू के बढ़ते महत्व को उजागर करता है, खासकर उन कार्यों के लिए जिन्हें जल्दी से संसाधित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।
सेजमेकर जीपीयू उदाहरणों के साथ, वर्चुस्वैप हल की गई समस्याओं की गतिशीलता को नाटकीय रूप से बढ़ाने और तेजी से समाधान खोजने में सक्षम है।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि कैसे एक जटिल समस्या को हल करने के लिए एक कस्टम छवि का उपयोग करके Virtuस्वैप ने SageMaker स्टूडियो को अनुकूलित किया। रन वातावरण को आसानी से बदलने और विभिन्न उदाहरणों, आकारों और कर्नेल के बीच स्विच करने की क्षमता के साथ, Virtuस्वैप तेजी से प्रयोग करने और रनटाइम को 15x तक तेज करने और एक स्केलेबल समाधान देने में सक्षम था।
अगले कदम के रूप में, वर्चुस्वैप सेजमेकर के अपने उपयोग को व्यापक बनाने और इसमें अपनी प्रोसेसिंग चलाने पर विचार कर रहा है अमेज़न SageMaker प्रसंस्करण विभिन्न ब्लॉकचेन से एकत्रित किए जा रहे विशाल डेटा को अपने प्लेटफ़ॉर्म में संसाधित करने के लिए।
लेखक के बारे में
अदीर शराबी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज के साथ एक प्रिंसिपल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह AWS ग्राहकों के साथ क्लाउड में सुरक्षित, लचीले, स्केलेबल और उच्च प्रदर्शन अनुप्रयोगों को तैयार करने में मदद करने के लिए काम करता है। उन्हें डेटा का भी शौक है और वे ग्राहकों को इसका अधिकतम लाभ उठाने में मदद करते हैं।
ओमर हैमी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक वरिष्ठ स्टार्टअप सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह स्टार्टअप्स को उनकी क्लाउड यात्रा में मदद करता है, और कंटेनर और एमएल के बारे में भावुक है। अपने खाली समय में, ओमर को यात्रा करना और कभी-कभी अपने बेटे के साथ खेलना पसंद है।
दिमित्री ज़ादोरोज़्नी में एक डेटा विश्लेषक है virtuswap.io. वह डेटा माइनिंग, प्रोसेसिंग और स्टोरेज के साथ-साथ AWS जैसी क्लाउड सेवाओं को एकीकृत करने के लिए जिम्मेदार है। Virtuswap में शामिल होने से पहले, उन्होंने डेटा साइंस क्षेत्र में काम किया और dydx फाउंडेशन में एनालिटिक्स एंबेसडर लीड थे। दीमा ने कंप्यूटर विज्ञान में एम.एससी. दीमा को अपने खाली समय में कंप्यूटर गेम खेलना पसंद है।
फुआद बाबेव Virtuswap में डेटा साइंस विशेषज्ञ के रूप में कार्य करता है (virtuswap.io). वह जटिल अनुकूलन चुनौतियों से निपटने, सिमुलेशन तैयार करने और व्यापार प्रक्रियाओं के लिए मॉडल तैयार करने में विशेषज्ञता रखता है। अपने पेशेवर करियर के अलावा फुआद को शतरंज खेलने का शौक है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-virtuswap-accelerates-their-pandas-based-trading-simulations-with-an-amazon-sagemaker-studio-custom-container-and-aws-gpu-instances/
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