HorovodRunner: elosztott mély tanulás a Horovoddal

Megtudhatja, hogyan végezhet elosztott gépi tanulási modellek betanítását a HorovodRunnerrel a Horovod betanítási feladatok Spark-feladatokként való elindításához az Azure Databricksben.

Mi az a HorovodRunner?

A HorovodRunner egy általános API, amely elosztott mélytanulási számítási feladatokat futtat az Azure Databricksen a Horovod-keretrendszer használatával. A Horovod és a Spark akadálymentes üzemmódjának integrálásával az Azure Databricks nagyobb stabilitást biztosít a Sparkon futó, hosszan futó mélytanulási betanítási feladatokhoz. A HorovodRunner egy Python-metódust használ, amely Horovod-horogokkal rendelkező mélytanulási betanítási kódot tartalmaz. A HorovodRunner felveszi a módszert a vezetőn, és elosztja a Spark-feldolgozók között. A Horovod MPI-feladatok Spark-feladatként vannak beágyazva az akadályvégrehajtási mód használatával. Az első végrehajtó összegyűjti az összes feladat-végrehajtó IP-címét, BarrierTaskContext és elindít egy Horovod-feladatot a használatával mpirun. Minden Python MPI-folyamat betölti a pácolt felhasználói programot, deszerializálja és futtatja.

Elosztott betanítás a HorovodRunnerrel

A HorovodRunner lehetővé teszi, hogy Spark-feladatokként elindítsa a Horovod betanítási feladatait. A HorovodRunner API támogatja a táblázatban látható metódusokat. További részletekért tekintse meg a HorovodRunner API dokumentációját.

Metódus és aláírás	Leírás
init(self, np)	Hozzon létre egy HorovodRunner-példányt.
run(self, main, **kwargs)	Horovod-betanítási main(**kwargs)feladat futtatása . A fő függvény és a kulcsszóargumentumok a cloudpickle használatával szerializálódnak, és a fürtmunkások között vannak elosztva.

Az elosztott képzési program HorovodRunner használatával történő fejlesztésének általános megközelítése a következő:

1. Hozzon létre egy HorovodRunner csomópontok számával inicializált példányt.
2. Definiáljon egy Horovod betanítási módszert a Horovod-használatban leírt módszerek szerint, és ügyeljen arra, hogy minden importálási utasítást adjon hozzá a metódushoz.
3. Adja át a betanítási módszert a HorovodRunner példánynak.

Példa:

hr = HorovodRunner(np=2)

def train():
  import tensorflow as tf
  hvd.init()

hr.run(train)

Ha a HorovodRunnert csak alfolyamatokkal n szeretné futtatni az illesztőn, használja a következőt hr = HorovodRunner(np=-n): . Ha például 4 GPU található az illesztőcsomóponton, a következőt választhatja n : 4. A paraméter nprészleteiért tekintse meg a HorovodRunner API dokumentációját. A GPU-k alfolyamatonkénti rögzítéséről további információt a Horovod használati útmutatójában talál.

Gyakori hiba, hogy a TensorFlow-objektumok nem találhatók vagy nem válogathatók. Ez akkor fordul elő, ha az erőforrástár importálási utasításai nem lesznek elosztva más végrehajtók között. A probléma elkerülése érdekében adja meg az összes importálási utasítást (például import tensorflow as tf)a Horovod betanítási módszer tetején, valamint a Horovod betanítási metódusban hívott többi felhasználó által definiált függvénybe.

Horovod-betanítás rögzítése a Horovod Timeline használatával

A Horovod képes rögzíteni tevékenységének idővonalát, az úgynevezett Horovod Timeline-t.

Fontos

A Horovod Timeline jelentős hatással van a teljesítményre. Az Inception3 átviteli sebessége ~40%-kal csökkenhet, ha a Horovod Timeline engedélyezve van. A HorovodRunner-feladatok felgyorsításához ne használja a Horovod Timelineot.

A Horovod-idővonal nem tekinthető meg, amíg a betanítás folyamatban van.

Horovod-ütemterv rögzítéséhez állítsa a HOROVOD_TIMELINE környezeti változót arra a helyre, ahová menteni szeretné az ütemtervfájlt. A Databricks azt javasolja, hogy használjon egy helyet a megosztott tárterületen, hogy az idővonalfájl könnyen lekérhető legyen. Használhatja például a DBFS helyi fájl API-jait az alábbi módon:

timeline_dir = "/dbfs/ml/horovod-timeline/%s" % uuid.uuid4()
os.makedirs(timeline_dir)
os.environ['HOROVOD_TIMELINE'] = timeline_dir + "/horovod_timeline.json"
hr = HorovodRunner(np=4)
hr.run(run_training_horovod, params=params)

Ezután adja hozzá az idővonal-specifikus kódot a betanítási függvény elejéhez és végéhez. Az alábbi példajegyzetfüzet példakódot tartalmaz, amelyet kerülő megoldásként használhat a betanítási folyamat megtekintéséhez.

Horovod idővonal példajegyzetfüzete

Jegyzetfüzet beszerzése

Az idővonalfájl letöltéséhez használja a Databricks parancssori felületét vagy a FileStore-t, majd a Chrome böngésző eszközét chrome://tracing használva tekintse meg. Példa:

Fejlesztési munkafolyamat

Ezek az egycsomópontos mélytanulási kód elosztott betanításba való migrálásának általános lépései. A példák: Migrálás elosztott mély tanulásba a HorovodRunnerrel ebben a szakaszban ezeket a lépéseket szemlélteti.

1. Egyetlen csomópont kódjának előkészítése: Az egyetlen csomópont kódjának előkészítése és tesztelése a TensorFlow, a Keras vagy a PyTorch használatával.
2. Migrálás Horovodba: A Horovod-használat utasításait követve migrálja a kódot a Horovodtal, és tesztelje azt az illesztőprogramon:
   1. Hozzáadás hvd.init() a Horovod inicializálásához.
   2. A folyamat által használandó kiszolgálói GPU rögzítése a következő használatával config.gpu_options.visible_device_list: . A folyamatonkénti egy GPU tipikus beállításával ez helyi rangra állítható be. Ebben az esetben a kiszolgálón az első folyamat lesz lefoglalva az első GPU, a második folyamat a második GPU lesz lefoglalva, és így tovább.
   3. Adja meg az adathalmaz egy szegmensét. Ez az adathalmaz-operátor nagyon hasznos az elosztott betanítások futtatásakor, mivel lehetővé teszi, hogy minden feldolgozó egy egyedi részhalmazt olvasson.
   4. A tanulási arány skálázása a dolgozók száma szerint. A szinkron elosztott betanítás tényleges kötegméretét a feldolgozók száma skálázza. A tanulási sebesség növelése kompenzálja a megnövekedett kötegméretet.
   5. Az optimalizáló körbefuttatása a következőbe hvd.DistributedOptimizer: . Az elosztott optimalizáló a színátmenetes számítást az eredeti optimalizálónak delegálja, az allreduce vagy az allgather használatával átlagozza a színátmeneteket, majd alkalmazza az átlagolt színátmeneteket.
   6. Adja hozzá hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0) a kezdeti változóállapotokat a 0. rangsortól az összes többi folyamatig. Erre azért van szükség, hogy az összes dolgozó konzisztens inicializálását biztosítsa, amikor a betanítás véletlenszerű súlyokkal kezdődik, vagy egy ellenőrzőpontról visszaállítják. Ha nem használja MonitoredTrainingSession, a globális változók inicializálása után is végrehajthatja a hvd.broadcast_global_variables műveletet.
   7. Módosítsa a kódot úgy, hogy csak a 0. feldolgozóra mentse az ellenőrzőpontokat, hogy más dolgozók ne sérüljenek meg.
3. Migrálás a HorovodRunnerbe: A HorovodRunner egy Python-függvény meghívásával futtatja a Horovod-betanítási feladatot. A fő betanítási eljárást egyetlen Python-függvénybe kell csomagolnia. Ezután helyi és elosztott módban tesztelheti a HorovodRunnert.

A mélytanulási kódtárak frissítése

Feljegyzés

Ez a cikk a rabszolga kifejezésre hivatkozik, amely az Azure Databricks által nem használt kifejezés. Ha a kifejezés el lesz távolítva a szoftverből, a cikkből is eltávolítjuk.

A TensorFlow, a Keras vagy a PyTorch frissítéséhez vagy visszalépéséhez újra kell telepítenie a Horovodot, hogy az az újonnan telepített kódtárra legyen lefordítva. Ha például frissíteni szeretné a TensorFlow-t, a Databricks azt javasolja, hogy használja a TensorFlow telepítési utasításaiból származó init szkriptet, és fűzze hozzá a következő TensorFlow-specifikus Horovod telepítési kódot a végéhez. A Horovod telepítési útmutatója különböző kombinációkkal, például a PyTorch és más kódtárak frissítésével vagy visszaminősítésével foglalkozik.

add-apt-repository -y ppa:ubuntu-toolchain-r/test
apt update
# Using the same compiler that TensorFlow was built to compile Horovod
apt install g++-7 -y
update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7

HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL HOROVOD_CUDA_HOME=/usr/local/cuda pip install horovod==0.18.1 --force-reinstall --no-deps --no-cache-dir

Példák: Migrálás elosztott mélytanulásba a HorovodRunnerrel

Az alábbi példák az MNIST-adatkészlet alapján bemutatják, hogyan migrálhatók egy egycsomópontos mélytanulási programok a HorovodRunnerrel való elosztott mélytanulásba.

• Mély tanulás a TensorFlow használatával az MNIST-hez készült HorovodRunnerrel
• Egycsomópontos PyTorch adaptálása elosztott mélytanuláshoz

Korlátozások

• Munkaterületfájlok használatakor a HorovodRunner nem működik, ha np 1-nél nagyobb értékre van beállítva, és a jegyzetfüzet más relatív fájlokból importálódik. Fontolja meg a horovod.spark használatát ahelyettHorovodRunner, hogy .