View source for 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]]