tongchenkeji 发表于:2023-4-17 18:54:530次点击 已关注取消关注 关注 私信 使用collective模式[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读 使用collective模式,sok+hovorod, 不用分ps-worker角色,将group_embedding设成collective就可以了吗?还是要其它特别的设置? 「点点赞赏,手留余香」 赞赏 还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧! 海报 机器学习PAI# 人工智能平台 PAI1410
wljslmzAM 2023-11-28 3:10:05 1 在使用PAI的collective模式时,您可以将 group_embedding 设置为 collective,来启用分布式训练。但是,为了确保成功运行分布式训练,您还需要注意以下几个方面: 数据分片:在分布式训练中,数据需要按照一定的方式进行分片(shard),以便每个worker进程都可以访问到不同的数据子集。您需要根据数据量、内存使用等因素确定要分成多少个数据片段,并在训练脚本中设置相关的参数。 进程数量:在使用 collective 模式时,默认情况下PAI会根据当前节点的CPU数量和实例数配置适当的worker进程数量。您可以根据实际情况调整进程数量,以达到最佳的性能。 hovorod参数:Hovorod是PAI中常用的分布式训练框架,包括了一些系统级别的参数需要进行配置,如backend, local_rank等,这些参数可能会对系统的性能和稳定性产生影响。 算法选择:在使用 collective 模式时,除了 group_embedding 设置为 collective 以外,还需要根据所选的算法类型进行相关的设置。例如,您选用的算法是Sok,则需要按照官方文档的要求进行配置。
爱吃白菜的GGBAM 2023-11-28 3:10:05 2 在使用Horovod进行分布式训练时,可以通过Collective模式来实现数据并行和模型并行。在Collective模式下,每个进程都可以访问完整的模型和数据,并且使用Horovod提供的Allreduce、Allgather等原语进行通信和同步。 如果你想使用Collective模式,需要在Horovod初始化时将分布式框架设置为Collective,可以通过以下代码实现: import horovod.tensorflow as hvd# 初始化Horovodhvd.init()# 将分布式框架设置为Collectiveconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Trueconfig.gpu_options.visible_device_list = str(hvd.local_rank())config = hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0, 1, config)# 构建模型model = ...# 编译模型model.compile(optimizer=..., loss=..., metrics=..., hooks=[config])# 训练模型model.fit(...) 在上述代码中,我们首先初始化Horovod,并将分布式框架设置为Collective模式。然后,我们通过tf.ConfigProto()设置GPU的相关参数,并将其绑定到Collective模式上。接着,我们构建和编译模型,并将Collective模式添加到模型的hooks中。最后,我们使用fit()方法来训练模型。 总的来说,使用Collective模式需要进行一些特别的设置,但这些设置可以较为方便地实现数据并行和模型并行,提高模型的训练速度和效果。
在使用PAI的collective模式时,您可以将 group_embedding 设置为 collective,来启用分布式训练。但是,为了确保成功运行分布式训练,您还需要注意以下几个方面:
数据分片:在分布式训练中,数据需要按照一定的方式进行分片(shard),以便每个worker进程都可以访问到不同的数据子集。您需要根据数据量、内存使用等因素确定要分成多少个数据片段,并在训练脚本中设置相关的参数。
进程数量:在使用 collective 模式时,默认情况下PAI会根据当前节点的CPU数量和实例数配置适当的worker进程数量。您可以根据实际情况调整进程数量,以达到最佳的性能。
hovorod参数:Hovorod是PAI中常用的分布式训练框架,包括了一些系统级别的参数需要进行配置,如backend, local_rank等,这些参数可能会对系统的性能和稳定性产生影响。
算法选择:在使用 collective 模式时,除了 group_embedding 设置为 collective 以外,还需要根据所选的算法类型进行相关的设置。例如,您选用的算法是Sok,则需要按照官方文档的要求进行配置。
在使用Horovod进行分布式训练时,可以通过Collective模式来实现数据并行和模型并行。在Collective模式下,每个进程都可以访问完整的模型和数据,并且使用Horovod提供的Allreduce、Allgather等原语进行通信和同步。
如果你想使用Collective模式,需要在Horovod初始化时将分布式框架设置为Collective,可以通过以下代码实现:
在上述代码中,我们首先初始化Horovod,并将分布式框架设置为Collective模式。然后,我们通过tf.ConfigProto()设置GPU的相关参数,并将其绑定到Collective模式上。接着,我们构建和编译模型,并将Collective模式添加到模型的hooks中。最后,我们使用fit()方法来训练模型。
总的来说,使用Collective模式需要进行一些特别的设置,但这些设置可以较为方便地实现数据并行和模型并行,提高模型的训练速度和效果。