Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement
Exécutez des tâches interruptibles pour une fraction du coût.
Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement est une leçon MLOps Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage MLOps Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Un calcul peu coûteux, avec une réserve
Les fournisseurs de cloud louent leur capacité inutilisée à prix fortement réduit. Ces instances ponctuelles peuvent coûter jusqu’à 90 % de moins que les machines à la demande.
Elles peuvent disparaître à tout moment
Le problème est que le fournisseur peut récupérer une instance ponctuelle avec peu de préavis. Cette interruption explique son faible coût et vous oblige à vous y préparer.
L’entraînement tolère les interruptions
L’entraînement convient très bien aux instances ponctuelles, car il s’exécute en arrière-plan et non devant les utilisateurs. Une tâche mise en pause est bien moins grave qu’une requête en direct interrompue.
Créez des points de contrôle tôt et souvent
L’habitude essentielle consiste à enregistrer la progression avant qu’une interruption ne survienne. La création de points de contrôle écrit progressivement les poids du modèle et l’état de l’optimiseur dans un stockage durable.
torch.save({"epoch": epoch, "model": model.state_dict()}, "ckpt.pt")Reprenez là où vous vous êtes arrêté
Lorsqu’une nouvelle instance ponctuelle démarre, chargez le dernier point de contrôle et continuez. La reprise transforme une machine récupérée en une brève pause plutôt qu’en travail perdu.
ckpt = torch.load("ckpt.pt")
model.load_state_dict(ckpt["model"])Stockez les points de contrôle en dehors de la machine
Enregistrez les points de contrôle dans un stockage durable comme S3, jamais sur le disque local. Lorsque l’instance tombe en panne, votre progression doit survivre en dehors de celle-ci.
Tenez compte de l’avis d’arrêt
La plupart des clouds envoient un bref avertissement avant de récupérer une machine. Interceptez cet avis d’arrêt et écrivez un dernier point de contrôle tant que vous le pouvez.
Répartissez-vous sur plusieurs types d’instances
Si un type de machine vient à manquer, votre tâche s’arrête. Demander plusieurs types et zones augmente vos chances d’obtenir une capacité peu coûteuse.
Continuez le service sur un calcul stable
Les instances ponctuelles conviennent à l’entraînement, mais pas toujours au service à faible latence dont dépendent les utilisateurs. Gardez l’inférence sur une capacité à la demande ou réservée pour garantir la fiabilité.
Laissez les outils gérer les changements
Des services gérés comme SageMaker Managed Spot ou Kubernetes peuvent reprendre automatiquement les tâches à votre place, en masquant l’essentiel des désagréments liés aux interruptions.
Pesez les économies face aux retards
Les instances ponctuelles échangent un coût réduit contre des retards occasionnels. Pour une exécution soumise à une échéance critique, le prix plus sûr du service à la demande peut valoir la dépense.
Vérification rapide
Assurons-nous que l’entraînement sur des instances ponctuelles reste sûr.
Récapitulatif
Vous avez appris pourquoi les instances ponctuelles sont peu coûteuses, créé souvent des points de contrôle dans un stockage durable, repris après les interruptions et maintenu le service sur un calcul stable. 💰
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Écris et exécute du vrai code dans ton navigateur, obtiens de l'aide instantanée d'un tuteur IA disponible 24h/24, et reprends là où tu t'es arrêté sur le web ou dans l'app.
- Cours
- 30
- Leçons
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours MLOps Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours MLOps Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement » ?
Exécutez des tâches interruptibles pour une fraction du coût. Tu pratiques MLOps Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer MLOps Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. MLOps Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon MLOps Academy ?
Oui. Chaque leçon MLOps Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Dimensionner correctement les instances et les réplicas
- Quantifier et distiller pour réduire le coût de l’inférence
- Utiliser des instances préemptibles pour l’entraînement
- Suivre le coût par prédiction