AWS: LLM

Berikut adalah langkah-langkah dan panduan umum untuk menggunakan layanan AWS dalam membangun, melatih, maupun menjalankan Large Language Models (LLM):

1. Tentukan Kebutuhan LLM Anda

Sebelum mulai, identifikasi kebutuhan spesifik Anda:

Apakah Anda ingin melatih model LLM dari nol atau fine-tuning model yang sudah ada?
Apakah Anda perlu deployment model untuk inference dengan latensi rendah atau hanya sekadar batch processing?
Berapa besar data yang akan digunakan dan seberapa kompleks arsitektur modelnya?

Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini akan membantu dalam memilih layanan AWS yang paling sesuai.

1. 1. 2. Persiapan Infrastruktur Dasar

- Akun AWS: Pastikan Anda telah memiliki akun AWS yang aktif. - IAM Roles & Permissions: Siapkan peran (Role) dan kebijakan (Policy) IAM yang memungkinkan Anda mengakses layanan seperti Amazon S3, Amazon EC2, Amazon SageMaker, dan layanan pendukung lainnya tanpa masalah izin. - Amazon S3 (Storage): Siapkan bucket S3 untuk menyimpan data pelatihan, checkpoint model, dan hasil fine-tuning. Misalnya, `s3://my-llm-data/`.

3. Pemilihan Layanan AWS untuk LLM

Ada beberapa pilihan layanan di AWS yang dapat digunakan:

a. Amazon SageMaker

Keunggulan: Memudahkan end-to-end ML workflow, mulai dari data processing, training, tuning, hingga deployment model.

SageMaker Training Job: Gunakan cluster GPU SageMaker untuk melatih model Anda.
SageMaker Hugging Face Integration: SageMaker menyediakan integrasi dengan Hugging Face Transformers, sehingga Anda dapat dengan mudah menggunakan model LLM populer (seperti BERT, GPT-2, GPT-NeoX, LLaMA, Falcon, dsb.) tanpa perlu setup manual yang kompleks.
SageMaker JumpStart: Memiliki model pre-trained siap digunakan atau di-fine-tune.
SageMaker Inference Endpoint: Setelah model dilatih, Anda dapat melakukan deployment ke endpoint real-time untuk inference.

b. Amazon EC2

Keunggulan: Fleksibel untuk kustomisasi penuh.

Anda dapat memilih instance EC2 yang mendukung GPU (misalnya, tipe `p3`, `p4`, `g5`) untuk melatih dan menjalankan model.
Kebutuhan software (PyTorch, TensorFlow, JAX) dapat di-install secara manual.
Cocok jika Anda ingin kontrol penuh atas environment, tetapi Anda perlu mengatur scaling, provisioning, dan deployment secara manual.

c. Amazon EKS atau ECS

Keunggulan: Untuk skenario yang memerlukan deployment skala besar dan menggunakan container.

Gunakan Docker image yang berisi environment ML Anda (PyTorch, Transformers, dsb.).
Deploy model pada cluster Kubernetes (EKS) atau container (ECS) untuk memudahkan scaling.

4. Melatih Model LLM Menggunakan AWS

Persiapan Data: Upload dataset ke S3. Misal: `s3://my-llm-data/dataset/`.
Notebook/Development Environment: Gunakan Amazon SageMaker Studio atau SageMaker Notebook Instance untuk eksperimen. Anda bisa menulis skrip pelatihan menggunakan framework seperti PyTorch + Hugging Face Transformers.

Contoh (pseudo-code):

 from sagemaker.huggingface import HuggingFace

 huggingface_estimator = HuggingFace(
     entry_point='train.py',
     source_dir='src',
     instance_type='ml.p3.2xlarge',
     instance_count=1,
     role=role,
     transformers_version='4.6',
     pytorch_version='1.7',
     py_version='py36',
     hyperparameters={
         'model_name':'gpt-2',
         'epochs':3,
         'train_batch_size':4
     }
 )

 huggingface_estimator.fit({'train': 's3://my-llm-data/dataset/'})

Hyperparameter Tuning: Manfaatkan SageMaker Automatic Model Tuning untuk menemukan kombinasi hyperparameter terbaik.

5. Fine-tuning Model Pre-trained

Jika Anda tidak ingin melatih dari nol, Anda dapat menggunakan model pre-trained dari Hugging Face Model Hub melalui integrasi SageMaker dan Hugging Face. Misalnya, fine-tuning GPT-2 atau LLaMA dengan data spesifik domain Anda. Cukup definisikan hyperparameter, data training, dan endpoint output. Proses fine-tuning ini lebih cepat karena memulai dari bobot pretrained model.

6. Deployment dan Inference

Setelah model berhasil dilatih atau di-fine-tune:

SageMaker Endpoint: Buat endpoint untuk inference real-time dengan satu perintah.

 predictor = huggingface_estimator.deploy(
     initial_instance_count=1,
     instance_type='ml.m5.xlarge'
 )

 # Contoh inference
 response = predictor.predict({"inputs": "Apa kabar hari ini?"})
 print(response)

Scaling: Anda dapat menambah instance endpoint untuk menghadapi beban yang lebih tinggi. Gunakan Auto Scaling di SageMaker untuk penyesuaian otomatis.

Monitoring & Logging: Gunakan Amazon CloudWatch untuk memonitor performa instance, latensi inference, serta metrics pelatihan. Amazon S3 dapat menyimpan log dan model artifacts.

7. Optimalisasi Biaya dan Performa

Pilih instance sesuai kebutuhan GPU Anda. Jangan gunakan instance overkill untuk training ringan.
Pertimbangkan Spot Instances untuk menurunkan biaya training (dengan risiko interupsi).
Manfaatkan Deep Learning AMI (DLAMI) di EC2 atau SageMaker Managed Containers yang sudah optimasi.
Gunakan teknik seperti Mixed Precision Training (FP16) untuk mempercepat training dan menghemat memori GPU.

8. Keamanan dan Kepatuhan

Pastikan data yang disimpan di S3 terenkripsi (AES-256 atau KMS).
Gunakan IAM Roles yang least-privilege untuk SageMaker, EC2, dan layanan lainnya.
Jika data sensitif, pertimbangkan Virtual Private Cloud (VPC) configuration agar trafik tidak keluar dari jaringan privat.

---

Ringkasnya:

Gunakan Amazon SageMaker untuk kemudahan end-to-end (training, tuning, deployment).
Manfaatkan integrasi Hugging Face di SageMaker agar proses menyiapkan LLM jadi lebih sederhana.
Optimalkan resource (EC2 GPU instance, S3 storage, IAM role, CloudWatch monitoring).
Setelah model siap, deploy sebagai endpoint SageMaker untuk inference skala produksi.

Itulah cara umum dalam memanfaatkan AWS untuk kebutuhan LLM.