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.

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.

Pranala Menarik

• AWS