Optimizá clusters de Slurm en SageMaker HyperPod con AMIs personalizadas

Introducción

En entornos de machine learning distribuido, los equipos de DevOps e infraestructura enfrentan un desafío recurrente: desplegar clusters de Slurm con entornos estandarizados, seguros y optimizados para AI/ML sin perder performance ni escalabilidad. Hasta ahora, esta personalización dependía de scripts de lifecycle complejos que ralentizaban los despliegues, generaban inconsistencias entre nodos y dificultaban el cumplimiento de políticas corporativas.

Amazon SageMaker HyperPod ahora soporta AMIs personalizadas para clusters de Slurm, permitiendo que armes imágenes base con:

• Agentes de seguridad preinstalados (ej: EDR, hardening)
• Librerías propietarias y drivers especializados
• Políticas de compliance embebidas
• Configuraciones de red y almacenamiento específicas

El resultado es clusters con tiempos de arranque más rápidos, mayor confiabilidad y alineación con estándares enterprise sin depender de scripts de post-arranque.

Qué es y para qué sirve

Una Amazon Machine Image (AMI) es una imagen virtual que contiene toda la información necesaria para lanzar una instancia EC2, incluyendo el sistema operativo, configuraciones, aplicaciones y datos. Cuando usás AMIs personalizadas en clusters de Slurm de SageMaker HyperPod:

1. Reducís la complejidad de despliegue:

– Los nodos arrancan con todo ya configurado, evitando inconsistencias.

1. Mejorás la postura de seguridad:

– Aplicás hardening según CIS Benchmarks o estándares internos.

1. Optimizás para ML distribuido:

– Podés agregar drivers específicos para GPUs (NVIDIA, AMD) o FPGAs.

1. Cumplís con políticas corporativas:

– Se acelera el time-to-training sin sacrificar compliance.

> Ejemplo de uso:

> Un equipo de finanzas necesita desplegar un cluster de Slurm para entrenamiento de modelos de riesgo crediticio. Usan una AMI personalizada que incluye:

> – Ubuntu 22.04 con kernel hardened

> – Agente de SIEM (Wazuh) preconfigurado

> – Librería propietaria de scoring crediticio

> – Drivers NVIDIA para GPUs A100

> El cluster arranca en minutos y cumple con PCI DSS sin scripts adicionales.

Prerequisitos

Antes de crear una AMI personalizada para HyperPod Slurm, aseguráte de tener:

> Usar una AMI base genérica de EC2 (ej: ubuntu/images/hvm-ssd/ubuntu-focal-20.04-amd64-server-*) romperá la integración con Slurm y librerías de entrenamiento distribuido. Siempre usá las AMIs públicas de HyperPod.

Guía paso a paso

Paso 1: Obtener la AMI base de HyperPod

1. Listá las AMIs base disponibles en tu región:

   aws ec2 describe-images \
     --region us-east-1 \
     --owners amazon \
     --filters "Name=name,Values=sagemaker-hyperpod-base-*-slurm-*" \
     --query "Images[*].[ImageId,Name]" \
     --output table
   

Ejemplo de salida:

   -----------------------------------------
   |            DescribeImages             |
   +------------------+----------------------+
   |  ImageId         |  Name                |
   +------------------+----------------------+
   |  ami-0abc123def |  sagemaker-hyperpod-base-3-10-slurm-20240715 |
   +------------------+----------------------+
   

1. Seleccioná la AMI base y guardá su ID en una variable:

   BASE_AMI_ID="ami-0abc123def"
   

Paso 2: Crear una AMI personalizada con tus componentes

Opción A: Usar Packer (recomendado para automatización)

1. Instalá Packer (versión ≥ 1.9.0):

   curl -fsSL https://releases.hashicorp.com/packer/1.9.4/packer_1.9.4_linux_amd64.zip -o packer.zip
   unzip packer.zip
   sudo mv packer /usr/local/bin/
   

1. Crea un archivo hyperpod-custom-ami.pkr.hcl:

   source "amazon-ebs" "hyperpod-custom" {
     ami_name      = "hyperpod-slurm-custom-{{timestamp}}"
     ami_description = "Custom AMI for SageMaker HyperPod Slurm with security hardening and ML libs"
     instance_type = "m5.xlarge"
     region        = "us-east-1"
     source_ami    = var.base_ami_id
     ssh_username  = "ubuntu"
     subnet_id     = var.subnet_id
     vpc_id        = var.vpc_id
     tags = {
       "Name"        = "HyperPod-Slurm-Custom-AMI"
       "Environment" = "Development"
     }
   }

   build {
     sources = ["source.amazon-ebs.hyperpod-custom"]

     provisioner "shell" {
       inline = [
         "sudo apt-get update -y",
         "sudo apt-get install -y wazuh-agent nvidia-driver-535",
         "sudo systemctl enable wazuh-agent",
         "echo 'export PATH=/opt/aws/sagemaker-hyperpod/bin:$PATH' >> /home/ubuntu/.bashrc"
       ]
     }

     provisioner "file" {
       source      = "files/ml-libs.tar.gz"
       destination = "/tmp/ml-libs.tar.gz"
     }

     provisioner "shell" {
       inline = [
         "sudo mkdir -p /opt/ml-libs",
         "sudo tar -xzf /tmp/ml-libs.tar.gz -C /opt/ml-libs",
         "sudo chown -R ubuntu:ubuntu /opt/ml-libs"
       ]
     }
   }
   

1. Ejecutá Packer para construir la AMI:

   packer init .
   packer validate .
   packer build -var 'base_ami_id=ami-0abc123def' -var 'subnet_id=subnet-123456' -var 'vpc_id=vpc-123456' .
   

> Resultado esperado:

> Packer lanzará una instancia EC2, aplicará las configuraciones y creará una AMI con ID similar a ami-custom-1234567890abcdef.

Opción B: Usar AWS CLI y un script de personalización

Si no querés usar Packer, podés crear la AMI manualmente:

1. Lanza una instancia EC2 con la AMI base:

   aws ec2 run-instances \
     --image-id $BASE_AMI_ID \
     --instance-type m5.xlarge \
     --key-name tu-llave \
     --security-group-ids sg-123456 \
     --subnet-id subnet-123456 \
     --tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value=hyperpod-custom-ami-builder}]' \
     --query 'Instances[0].InstanceId' \
     --output text
   

Guardá el InstanceId en INSTANCE_ID.

1. Conectate a la instancia y aplicá tus personalizaciones:

   ssh -i tu-llave.pem ubuntu@<IP_PÚBLICA_INSTANCIA>
   

Ejemplo de personalizaciones:

   # Instalar agente de seguridad
   sudo curl -s https://packages.wazuh.com/4.7/wazuh-keyring.gpg | sudo gpg --no-default-keyring --keyring /usr/share/keyrings/wazuh.gpg --import && echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/wazuh.gpg] https://packages.wazuh.com/4.7 apt-get update -y" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/wazuh.list
   sudo apt-get update && sudo apt-get install -y wazuh-agent

   # Instalar drivers NVIDIA
   sudo apt-get install -y linux-headers-$(uname -r) build-essential
   sudo ubuntu-drivers autoinstall

   # Configurar entorno para ML
   echo 'export PATH=/opt/aws/sagemaker-hyperpod/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
   

1. Detén la instancia y crea una AMI:

   aws ec2 stop-instances --instance-ids $INSTANCE_ID
   aws ec2 create-image \
     --instance-id $INSTANCE_ID \
     --name "hyperpod-slurm-custom-$(date +%Y%m%d)" \
     --description "Custom AMI with Wazuh and NVIDIA drivers" \
     --query 'ImageId' \
     --output text
   

Guardá el ImageId en $CUSTOM_AMI_ID.

Paso 3: Validar la AMI personalizada

1. Verificá que la AMI esté disponible:

   aws ec2 describe-images --image-ids $CUSTOM_AMI_ID --query 'Images[0].State'
   

Debe devolver "available".

1. Probá el arranque de un nodo con la AMI:

   aws ec2 run-instances \
     --image-id $CUSTOM_AMI_ID \
     --instance-type g4dn.xlarge \
     --count 1 \
     --query 'Instances[0].State.Name' \
     --output text
   

Si el nodo arranca correctamente, la AMI es válida.

Paso 4: Usar la AMI en un cluster de Slurm

Crear un nuevo cluster con la AMI personalizada

1. Usá el API CreateCluster (CLI o SDK):

   aws sagemaker create-cluster \
     --cluster-name mi-cluster-ml \
     --instance-groups \
       InstanceGroupName=train-group,InstanceType=ml.g4dn.2xlarge,InstanceCount=2,Role=worker,CustomAMIId=$CUSTOM_AMI_ID \
     --region us-east-1
   

> Resultado esperado:

> El cluster se crea en minutos y los nodos usan la AMI personalizada.

Actualizar un cluster existente

1. Usá UpdateCluster para agregar nodos con la AMI:

   aws sagemaker update-cluster \
     --cluster-name mi-cluster-ml \
     --instance-groups \
       InstanceGroupName=train-group-new,InstanceType=ml.g4dn.4xlarge,InstanceCount=1,Role=worker,CustomAMIId=$CUSTOM_AMI_ID \
     --region us-east-1
   

1. Actualizá el software de un cluster (ej: parchear):

   aws sagemaker update-cluster-software \
     --cluster-name mi-cluster-ml \
     --instance-groups \
       InstanceGroupName=train-group,CustomAMIId=$CUSTOM_AMI_ID \
     --region us-east-1
   

Consideraciones y buenas prácticas

Limitaciones conocidas

• Compatibilidad: Las AMIs personalizadas deben basarse en las AMIs públicas de HyperPod. Usar AMIs genéricas romperá la integración con Slurm y librerías de entrenamiento distribuido.
• Tamaño de AMI: AMIs muy grandes (> 100GB) aumentan el tiempo de arranque de los nodos. Optimizá con herramientas como EC2 Image Builder o Docker para reducir tamaño.
• Regiones: La funcionalidad está disponible en todas las regiones donde HyperPod esté soportado. Verificá la lista actual en AWS Regional Services.

Buenas prácticas de seguridad

1. Firmá AMIs: Usá AWS Signer para firmar tus AMIs personalizadas y evitar suplantación:

   aws signer put-signing-profile --profile-name hyperpod-custom-ami-profile --signing-material file://signing-material.json
   aws signer start-signing-job --profile-name hyperpod-custom-ami-profile --source '{"s3":{"bucket":"tu-bucket","key":"hyperpod-custom-ami.tar.gz"}}' --destination '{"s3":{"bucket":"tu-bucket","prefix":"signed-amis/"}}'
   

1. Actualizaciones automáticas: Configurá pipelines de CI/CD (ej: GitHub Actions + AWS CodePipeline) para rebuild AMIs periódicamente con parches de seguridad.

1. Rotación de credenciales: Si tu AMI incluye credenciales (ej: claves API), usá AWS Secrets Manager y referencíalas en runtime:

   # En tu AMI, configurá:
   echo 'export API_KEY=$(aws secretsmanager get-secret-value --secret-id mi-api-key --query SecretString --output text)' >> /etc/profile.d/custom-env.sh
   

1. Logging y auditoría: Habilitá CloudTrail para registrar cambios en AMIs y clusters:

   aws cloudtrail create-trail --name hyperpod-ami-audit --s3-bucket-name tu-bucket-audit
   

Conclusión

La capacidad de usar AMIs personalizadas en clusters de Slurm de SageMaker HyperPod resuelve un cuello de botella crítico en entornos de ML enterprise: la necesidad de equilibrar personalización, seguridad y performance sin depender de scripts complejos. Al basar tus AMIs en las imágenes públicas de HyperPod y embebir configuraciones estandarizadas, lográs:

✅ Reducir tiempos de despliegue (de horas a minutos).

✅ Mejorar la seguridad con agentes y políticas preaprobadas.

✅ Cumplir con estándares corporativos sin sacrificar agilidad.

✅ Escalar clusters con consistencia entre nodos.

1. Construí tu primera AMI personalizada usando Packer o la CLI de AWS.
2. Validá la AMI en un entorno de staging antes de usarla en producción.
3. Automatizá el proceso con CI/CD para mantener AMIs actualizadas y seguras.

Fuentes

• AWS What’s New: Amazon SageMaker HyperPod now supports custom AMIs for Slurm clusters
• AWS SageMaker HyperPod User Guide – Custom AMIs
• Talos Intelligence – Security Hardening for EC2
• Alpine Linux – Security Best Practices