distributed_train.md 15.7 KB
Newer Older
C
Chengmo 已提交
1 2
目录
=================
C
chengmo 已提交
3

C
Chengmo 已提交
4 5 6 7 8 9 10 11
- [目录](#目录)
- [基于PaddleCloud的分布式训练启动方法](#基于paddlecloud的分布式训练启动方法)
  - [使用PaddleRec提交](#使用paddlerec提交)
    - [第一步:运行环境下安装PaddleCloud的Client](#第一步运行环境下安装paddlecloud的client)
    - [第二步:更改模型运行`config.yaml`配置](#第二步更改模型运行configyaml配置)
    - [第三步:增加集群运行`backend.yaml`配置](#第三步增加集群运行backendyaml配置)
      - [MPI集群的Parameter Server模式配置](#mpi集群的parameter-server模式配置)
      - [K8S集群的Collective模式配置](#k8s集群的collective模式配置)
C
Chengmo 已提交
12
      - [K8S集群的PS-CPU模式配置](#k8s集群的ps-cpu模式配置)
C
Chengmo 已提交
13 14 15 16 17 18
    - [第四步:任务提交](#第四步任务提交)
  - [使用PaddleCloud Client提交](#使用paddlecloud-client提交)
    - [第一步:在`before_hook.sh`里手动安装PaddleRec](#第一步在before_hooksh里手动安装paddlerec)
    - [第二步:在`config.ini`中调整超参](#第二步在configini中调整超参)
    - [第三步:在`job.sh`中上传文件及修改启动命令](#第三步在jobsh中上传文件及修改启动命令)
    - [第四步: 提交任务](#第四步-提交任务)
C
chengmo 已提交
19

C
Chengmo 已提交
20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
# 基于PaddleCloud的分布式训练启动方法

> PaddleCloud目前处于百度内部测试推广阶段,将适时推出面向广大用户的公有云版本,欢迎持续关注

## 使用PaddleRec提交

### 第一步:运行环境下安装PaddleCloud的Client

- 环境要求:python > 2.7.5
- 首先在PaddleCloud平台申请`group`的权限,获得计算资源
- 然后在[PaddleCloud client使用手册](http://wiki.baidu.com/pages/viewpage.action?pageId=1017488941#1.%20安装PaddleCloud客户端)下载安装`PaddleCloud-Cli`
- 在PaddleCloud的个人中心获取`AK``SK`


### 第二步:更改模型运行`config.yaml`配置

分布式运行首先需要更改`config.yaml`,主要调整以下内容:

C
Chengmo 已提交
38 39 40 41
- workspace: 调整为在远程点运行时的工作目录,一般设置为`"./"`即可
- runner_class: 从单机的"train"调整为"cluster_train",单机训练->分布式训练(例外情况,k8s上单机单卡训练仍然为train)
- fleet_mode: 选则参数服务器模式(ps),抑或GPU的all-reduce模式(collective)
- distribute_strategy: 可选项,选择分布式训练的策略,目前只在参数服务器模式下生效,可选项:`sync、asycn、half_async、geo`
C
Chengmo 已提交
42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58

配置选项具体参数,可以参考[yaml配置说明](./yaml.md)

以Rank/dnn模型为例

单机训练配置:

```yaml
# workspace
workspace: "paddlerec.models.rank.dnn"

mode: [single_cpu_train]
runner:
- name: single_cpu_train
  class: train
  epochs: 4
  device: cpu
C
Chengmo 已提交
59 60 61
  save_checkpoint_interval: 2 
  save_checkpoint_path: "increment_dnn" 
  init_model_path: "" 
C
Chengmo 已提交
62 63
  print_interval: 10
  phases: [phase1]
C
Chengmo 已提交
64 65 66 67 68 69 70 71

dataset:
- name: dataloader_train 
  batch_size: 2
  type: DataLoader 
  data_path: "{workspace}/data/sample_data/train"
  sparse_slots: "click 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26"
  dense_slots: "dense_var:13"
C
Chengmo 已提交
72 73 74 75
```

分布式的训练配置可以改为:
```yaml
C
Chengmo 已提交
76
# 改变一:代码上传至节点后,在默认目录下
C
Chengmo 已提交
77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88
workspace: "./" 

mode: [ps_cluster]
runner:
- name: ps_cluster
  # 改变二:调整runner的class
  class: cluster_train
  epochs: 4
  device: cpu
  # 改变三 & 四: 指定fleet_mode 与 distribute_strategy
  fleet_mode: ps
  distribute_strategy: async
C
Chengmo 已提交
89 90 91
  save_checkpoint_interval: 2 
  save_checkpoint_path: "increment_dnn" 
  init_model_path: "" 
C
Chengmo 已提交
92 93
  print_interval: 10
  phases: [phase1]
C
Chengmo 已提交
94 95 96 97 98 99 100 101 102 103

dataset:
- name: dataloader_train 
  batch_size: 2
  type: DataLoader 
  # 改变五: 改变数据的读取目录
  # 通常而言,mpi模式下,数据会下载到远程节点执行目录的'./train_data'下, k8s则与挂载位置有关
  data_path: "{workspace}/train_data"
  sparse_slots: "click 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26"
  dense_slots: "dense_var:13"
C
Chengmo 已提交
104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177
```

除此之外,还需关注数据及模型加载的路径,一般而言:
- PaddleCloud MPI集群下,训练数据会下载到节点运行目录的`./train_data/`,测试数据位于`./test_data/`,其他数据及文件可以通过上传到hdfs配置的`thirdparty`后,自动下载到节点运行目录的`./thirdparty/`文件夹下。
- PaddleCloud K8S集群下,hdfs的指定目录会挂载到节点工作目录的`./afs/`

### 第三步:增加集群运行`backend.yaml`配置

分布式训练除了模型的部分调整外,更重要的是加入集群的配置选项,我们通过另一个yaml文件来指定分布式的运行配置,将分布式配置与模型超参解耦。

下面给出一个完整的`backend.yaml`示例:

```yaml
backend: "PaddleCloud"
cluster_type: mpi # k8s 可选

config:
  # 填写任务运行的paddle官方版本号 >= 1.7.2, 默认1.7.2
  paddle_version: "1.7.2" 

  # hdfs/afs的配置信息填写
  fs_name: "afs://xxx.com"
  fs_ugi: "usr,pwd"

  # 填任务输出目录的远程地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  output_path: "" 
  
  # for mpi
  # 填远程数据及地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  train_data_path: ""
  test_data_path: "" 
  thirdparty_path: "" 
  
  # for k8s
  # 填远程挂载地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  afs_remote_mount_point: "" 

  # paddle参数服务器分布式底层超参,无特殊需求不理不改
  communicator:
    FLAGS_communicator_is_sgd_optimizer: 0
    FLAGS_communicator_send_queue_size: 5
    FLAGS_communicator_thread_pool_size: 32
    FLAGS_communicator_max_merge_var_num: 5
    FLAGS_communicator_max_send_grad_num_before_recv: 5
    FLAGS_communicator_fake_rpc: 0
    FLAGS_rpc_retry_times: 3
  
submit:
  # PaddleCloud 个人信息 AK 及 SK
  ak: ""
  sk: ""
  
  # 任务运行优先级,默认high
  priority: "high"
  
  # 任务名称
  job_name: "PaddleRec_CTR"

  # 训练资源所在组
  group: ""

  # 节点上的任务启动命令
  start_cmd: "python -m paddlerec.run -m ./config.yaml"
  
  # 本地需要上传到节点工作目录的文件
  files: ./*.py ./*.yaml

  # for mpi ps-cpu
  # mpi 参数服务器模式下,任务的节点数
  nodes: 2
  
  # for k8s gpu        
  # k8s gpu 模式下,训练节点数,及每个节点上的GPU卡数
  k8s_trainers: 2
C
Chengmo 已提交
178
  k8s-cpu-cores: 4
C
Chengmo 已提交
179
  k8s_gpu_card: 1
C
Chengmo 已提交
180 181 182 183 184 185

  # for k8s ps-cpu
  k8s_trainers: 2
  k8s-cpu-cores: 4
  k8s_ps_num: 2
  k8s_ps_cores: 4
C
Chengmo 已提交
186 187 188 189 190 191 192
  
```

更多backend.yaml配置选项信息,可以查看[yaml配置说明](./yaml.md)

除此之外,我们还需要关注上传到工作目录的文件(`files选项`)的路径问题,在示例中是`./*.py`,说明我们执行任务提交时,与这些py文件在同一目录。若不在同一目录,则需要适当调整files路径,或改为这些文件的绝对路径。

C
Chengmo 已提交
193
不建议利用`files`上传过大的数据文件,可以通过指定`train_data_path`自动下载,或在k8s模式下指定`afs_remote_mount_point`挂载实现数据到节点的转移。
C
Chengmo 已提交
194 195 196 197 198

#### MPI集群的Parameter Server模式配置

下面是一个利用PaddleCloud提交MPI参数服务器模式任务的`backend.yaml`示例

C
Chengmo 已提交
199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232
首先调整`config.yaml`:
```yaml
workspace: "./"
mode: [ps_cluster]

dataset:
- name: dataloader_train 
  batch_size: 2
  type: DataLoader 
  data_path: "{workspace}/train_data"
  sparse_slots: "click 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26"
  dense_slots: "dense_var:13"

runner:
- name: ps_cluster
  class: cluster_train
  epochs: 2
  device: cpu
  fleet_mode: ps
  save_checkpoint_interval: 1 
  save_checkpoint_path: "increment_dnn" 
  init_model_path: "" 
  print_interval: 1
  phases: [phase1]

phase:
- name: phase1
  model: "{workspace}/model.py"
  dataset_name: dataloader_train 
  thread_num: 1
```


再新增`backend.yaml`
C
Chengmo 已提交
233 234
```yaml
backend: "PaddleCloud"
C
Chengmo 已提交
235
cluster_type: mpi 
C
Chengmo 已提交
236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281

config:
  paddle_version: "1.7.2" 

  # hdfs/afs的配置信息填写
  fs_name: "afs://xxx.com"
  fs_ugi: "usr,pwd"

  # 填任务输出目录的远程地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  output_path: "" 
  
  # for mpi
  # 填远程数据及地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  train_data_path: ""
  test_data_path: "" 
  thirdparty_path: "" 

submit:
  # PaddleCloud 个人信息 AK 及 SK
  ak: ""
  sk: ""
  
  # 任务运行优先级,默认high
  priority: "high"
  
  # 任务名称
  job_name: "PaddleRec_CTR"

  # 训练资源所在组
  group: ""

  # 节点上的任务启动命令
  start_cmd: "python -m paddlerec.run -m ./config.yaml"
  
  # 本地需要上传到节点工作目录的文件
  files: ./*.py ./*.yaml

  # for mpi ps-cpu
  # mpi 参数服务器模式下,任务的节点数
  nodes: 2
```

#### K8S集群的Collective模式配置

下面是一个利用PaddleCloud提交K8S集群进行GPU训练的`backend.yaml`示例

C
Chengmo 已提交
282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317
首先调整`config.yaml`

```yaml
workspace: "./"
mode: [collective_cluster]

dataset:
- name: dataloader_train 
  batch_size: 2
  type: DataLoader 
  data_path: "{workspace}/train_data"
  sparse_slots: "click 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26"
  dense_slots: "dense_var:13"

runner:
- name: collective_cluster
  class: cluster_train
  epochs: 2
  device: gpu
  fleet_mode: collective
  save_checkpoint_interval: 1 # save model interval of epochs
  save_checkpoint_path: "increment_dnn" # save checkpoint path
  init_model_path: "" # load model path
  print_interval: 1
  phases: [phase1]

phase:
- name: phase1
  model: "{workspace}/model.py"
  dataset_name: dataloader_train 
  thread_num: 1
```


再增加`backend.yaml`

C
Chengmo 已提交
318 319
```yaml
backend: "PaddleCloud"
C
Chengmo 已提交
320
cluster_type: k8s # k8s 可选
C
Chengmo 已提交
321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359

config:
  # 填写任务运行的paddle官方版本号 >= 1.7.2, 默认1.7.2
  paddle_version: "1.7.2" 

  # hdfs/afs的配置信息填写
  fs_name: "afs://xxx.com"
  fs_ugi: "usr,pwd"

  # 填任务输出目录的远程地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  output_path: "" 
  
  # for k8s
  # 填远程挂载地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  afs_remote_mount_point: "" 
  
submit:
  # PaddleCloud 个人信息 AK 及 SK
  ak: ""
  sk: ""
  
  # 任务运行优先级,默认high
  priority: "high"
  
  # 任务名称
  job_name: "PaddleRec_CTR"

  # 训练资源所在组
  group: ""

  # 节点上的任务启动命令
  start_cmd: "python -m paddlerec.run -m ./config.yaml"
  
  # 本地需要上传到节点工作目录的文件
  files: ./*.py ./*.yaml
  
  # for k8s gpu        
  # k8s gpu 模式下,训练节点数,及每个节点上的GPU卡数
  k8s_trainers: 2
C
Chengmo 已提交
360
  k8s-cpu-cores: 4
C
Chengmo 已提交
361 362 363
  k8s_gpu_card: 1
```

C
Chengmo 已提交
364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446
#### K8S集群的PS-CPU模式配置
下面是一个利用PaddleCloud提交K8S集群进行参数服务器CPU训练的`backend.yaml`示例

首先调整`config.yaml`:
```yaml
workspace: "./"
mode: [ps_cluster]

dataset:
- name: dataloader_train 
  batch_size: 2
  type: DataLoader 
  data_path: "{workspace}/train_data"
  sparse_slots: "click 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26"
  dense_slots: "dense_var:13"

runner:
- name: ps_cluster
  class: cluster_train
  epochs: 2
  device: cpu
  fleet_mode: ps
  save_checkpoint_interval: 1 
  save_checkpoint_path: "increment_dnn" 
  init_model_path: "" 
  print_interval: 1
  phases: [phase1]

phase:
- name: phase1
  model: "{workspace}/model.py"
  dataset_name: dataloader_train 
  thread_num: 1
```

再新增`backend.yaml`
```yaml
backend: "PaddleCloud"
cluster_type: k8s # k8s 可选

config:
  # 填写任务运行的paddle官方版本号 >= 1.7.2, 默认1.7.2
  paddle_version: "1.7.2" 

  # hdfs/afs的配置信息填写
  fs_name: "afs://xxx.com"
  fs_ugi: "usr,pwd"

  # 填任务输出目录的远程地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  output_path: "" 
  
  # for k8s
  # 填远程挂载地址,如afs:/user/your/path/ 则此处填 /user/your/path
  afs_remote_mount_point: "" 
  
submit:
  # PaddleCloud 个人信息 AK 及 SK
  ak: ""
  sk: ""
  
  # 任务运行优先级,默认high
  priority: "high"
  
  # 任务名称
  job_name: "PaddleRec_CTR"

  # 训练资源所在组
  group: ""

  # 节点上的任务启动命令
  start_cmd: "python -m paddlerec.run -m ./config.yaml"
  
  # 本地需要上传到节点工作目录的文件
  files: ./*.py ./*.yaml
  
  # for k8s gpu        
  # k8s ps-cpu 模式下,训练节点数,参数服务器节点数,及每个节点上的cpu核心数及内存限制
  k8s_trainers: 2
  k8s-cpu-cores: 4
  k8s_ps_num: 2
  k8s_ps_cores: 4
```

C
Chengmo 已提交
447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548
### 第四步:任务提交

当我们准备好`config.yaml``backend.yaml`,便可以进行一键任务提交,命令为:

```shell
python -m paddlerec.run -m config.yaml -b backend.yaml
```

执行过程中会进行配置的若干check,并给出错误提示。键入提交命令后,会有以下提交信息打印在屏幕上:

```shell
The task submission folder is generated at /home/PaddleRec/models/rank/dnn/PaddleRec_CTR_202007091308
before_submit
gen gpu before_hook.sh
gen k8s_config.ini
gen k8s_job.sh
gen end_hook.sh
Start checking your job configuration, please be patient.
Congratulations! Job configuration check passed!
Congratulations! The new job is ready for training.
{
    "groupName": "xxxxxxx",
    "jobId": "job-xxxxxx",
    "userId": "x-x-x-x-x"
}
end submit
```

则代表任务已顺利提交PaddleCloud,恭喜。

同时,我们还可以进入`/home/PaddleRec/models/rank/dnn/PaddleRec_CTR_202007091308`这个目录检查我们的提交环境,该目录下有以下文件:

```shell
.
├── backend.yaml         # 用户定义的分布式配置backend.yaml
├── config.yaml          # 用户定义的模型执行config.yaml
├── before_hook.sh       # PaddleRec生成的训练前执行的脚本
├── config.ini           # PaddleRec生成的PaddleCloud环境配置
├── end_hook.sh          # PaddleRec生成的训练后执行的脚本
├── job.sh               # PaddleRec生成的PaddleCloud任务提交脚本
└── model.py             # CTR模型的组网.py文件
```

该目录下的文件会被打平上传到节点的工作目录,用户可以复查PaddleRec生成的配置文件是否符合预期,如不符合预期,既可以调整backend.yaml,亦可以直接修改生成的文件,并执行:

```shell
sh job.sh
```
再次提交任务。


## 使用PaddleCloud Client提交

假如你已经很熟悉PaddleCloud的使用,并且之前是用PaddleCloud-Client提交过任务,熟悉`before_hook.sh``config.ini``job.sh`,希望通过之前的方式提交PaddleCloud任务,PaddleRec也支持。


我们可以不添加`backend.yaml`,直接用PaddleCloud-Client的提交要求提交任务,除了为分布式训练[修改config.yaml](#第二步更改模型运行configyaml配置)以外,有以下几个额外的步骤:

### 第一步:在`before_hook.sh`里手动安装PaddleRec

```shell
# before_hook.sh
echo "Run before_hook.sh ..."

wget https://paddlerec.bj.bcebos.com/whl/PaddleRec.tar.gz

tar -xf PaddleRec.tar.gz

cd PaddleRec

python setup.py install

echo "End before_hook.sh ..."
```

### 第二步:在`config.ini`中调整超参

```shell
# config.ini
# 设置PADDLE_PADDLEREC_ROLE环境变量为WORKER
# 告诉PaddleRec当前运行环境在节点中,无需执行提交流程,直接执行分布式训练
PADDLE_PADDLEREC_ROLE=WORKER
```

### 第三步:在`job.sh`中上传文件及修改启动命令

我们需要在`job.sh`中上传运行PaddleRec所需的必要文件,如运行该模型的`model.py``config.yaml`以及`reader.py`等,PaddleRec的框架代码无需上传,已在before_hook中安装。

同时还需调整启动命令(start_cmd),调整为
```shell
python -m paddlerec.run -m config.yaml
```

### 第四步: 提交任务

直接运行:

```shell
sh job.sh
```

复用之前的提交脚本执行任务的提交。