分布式训练策略与云端实践

### 分布式训练策略与云端实践 在机器学习领域，分布式训练是提高模型训练效率和处理大规模数据的关键技术。TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，下面将详细介绍这些策略及其使用方法。 #### 1. 分布式训练策略介绍 ##### 1.1 MirroredStrategy 在 `MirroredStrategy` 对象的 `scope()` 方法内，我们可以创建想要以分布式和并行方式运行的计算。该对象负责在可用的 GPU 上复制模型训练、聚合梯度等。每个输入批次会在副本之间平均分配。例如，若输入批次大小为 16，使用两个 GPU 的 `MirroredStrategy`，每个 GPU 在每一步将获得 8 个输入示例。为有效利用 GPU 的计算能力，应适当调整批次大小。 ```python # 使用所有可见的 GPU strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 仅使用部分 GPU strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=["/gpu:0", "/gpu:1"]) ``` 练习：修改相关代码示例，使用 `MirroredStrategy` 以分布式模式训练数字识别模型。 ##### 1.2 CentralStorageStrategy `CentralStorageStrategy` 将模型变量放置在 CPU 上，并在一台机器的所有本地 GPU 上复制计算。除了变量放置在 CPU 而非 GPU 上复制外，它与 `MirroredStrategy` 类似。目前该策略处于实验阶段，未来可能会有变化。 ```python strategy = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy() ``` ##### 1.3 MultiWorkerMirroredStrategy `MultiWorkerMirroredStrategy` 与 `MirroredStrategy` 类似，它将训练分布在多个机器上，每个机器有一个或多个 GPU。它会在所有机器的每个设备上复制模型中的所有变量，进行计算的机器称为工作节点。为保持所有工作节点上的变量同步，该策略使用 `CollectiveOps` 作为全归约通信方法。 ```python # 默认的 MultiWorkerMirroredStrategy strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy() # 使用 RING 实现 strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(tf.distribute.experimental.CollectiveCommunication.RING) # 使用 NCCL 实现 strategy = tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy(tf.distribute.experimental.CollectiveCommunication.NCCL) ``` 在使用 `MultiWorkerMirroredStrategy` 进行分布式训练之前，必须在所有参与模型训练的工作节点上设置 `TF_CONFIG` 环境变量。 ##### 1.4 数据集分片与容错 在多工作节点训练中，当使用 `model.fit()` 函数时，TensorFlow 会自动对数据集进行分片。若任何一个工作节点失败，整个集群将失败，TensorFlow 没有内置的故障恢复机制。但 `tf.distribute.Strategy` 与 Keras 结合，通过保存训练检查点提供了容错机制。若有工作节点失败，其他工作节点将等待其重启，由于检查点已保存，失败节点恢复后训练将从停止的位置继续。 ##### 1.5 TPUStrategy 张量处理单元（TPU）是谷歌设计的专用应用特定集成电路（ASIC），用于显著加速机器学习工作负载。TPU 可在 Cloud TPU 和 Google Colab 上使用。`TPUStrategy` 的实现与 `MirroredStrategy` 相同，只是模型变量会镜像到 TPU 上。 ```python cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu=tpu_address) tf.config.experimental_connect_to_cluster(cluster_resolver) tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(cluster_resolver) tpu_strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(cluster_resolver) ``` ##### 1.6 ParameterServerStrategy 在 `ParameterServerStrategy` 中，模型变量放置在称为参数服务器的专用机器上，部分机器指定为工作节点，其他为参数服务器。计算在所有工作节点的所有 GPU 上复制，而变量在参数服务器中更新。 ```python strategy = tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy() ``` ##### 1.7 OneDeviceStrategy 有时在将分布式代码迁移到涉及多个设备的完全分布式系统之前，我们想在单个设备（GPU）上测试代码。`OneDeviceStrategy` 就是为此目的而设计的，使用该策略时，模型变量会放置在指定的设备上。 ```python strategy = tf.distribute.OneDeviceStrategy(device="/gpu:0") ``` 需要注意的是，除 `MirroredStrategy` 外，上述所有分布式训练策略目前都处于实验阶段。 #### 2. TF_CONFIG：TensorFlow 集群配置 TensorFlow 分布式训练集群由一个或多个称为工作节点的机器组成，模型训练的计算在每个工作节点上进行。有一个特殊的工作节点，称为主节点或首席工作节点，除了作为普通工作节点外，还承担额外的职责，如保存检查点和为 TensorBoard 写入摘要文件。集群可能还包括用于参数服务器的专用机器，在 `ParameterServerStrategy` 中，参数服务器是必需的。 `TF_CONFIG` 环境变量指定了 TensorFlow 集群的配置，必须在集群中的所有机器上设置该环境变量。其格式是一个 JSON 文件，由 `cluster` 和 `task` 两个组件组成。 | Key | Description | Example | | --- | --- | --- | | cluster | 包含 `worker`、`chief` 和 `ps` 键的字典，每个键是参与训练的所有机器的主机名和通信端口列表。 | `cluster: { "worker":["host1:12345","host2:2345"] }` | | task | 指定特定机器将执行的任务，包含以下键：<br> - `type`：指定工作节点类型，取值为 `worker`、`chief` 或 `ps`。<br> - `index`：任务的从零开始的索引。<br> - `trial`：用于超参数调优时，设置训练的试验次数。 | `task: { "type": "chief", "index": 0 }` | | job | 启动作业时使用的作业参数，可选，大多数情况下可忽略。 | | 例如，有一