diff --git a/doc/howto/index_cn.rst b/doc/howto/index_cn.rst index bd3d0ec292057037414792b1ac176d12605b90d5..5b84eea491f874459ed2071e4c942657cdc9b18b 100644 --- a/doc/howto/index_cn.rst +++ b/doc/howto/index_cn.rst @@ -10,6 +10,7 @@ usage/cmd_parameter/index_cn.rst usage/concepts/use_concepts_cn.rst usage/cluster/cluster_train_cn.md + usage/k8s/k8s_basis_cn.md usage/k8s/k8s_cn.md usage/k8s/k8s_distributed_cn.md diff --git a/doc/howto/usage/k8s/k8s_basis_cn.md b/doc/howto/usage/k8s/k8s_basis_cn.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6278dacb17a378da660b2f5434247efd41c995fc --- /dev/null +++ b/doc/howto/usage/k8s/k8s_basis_cn.md @@ -0,0 +1,75 @@ +# Kubernetes 简介 + +[*Kubernetes*](http://kubernetes.io/)是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes可以在物理机或虚拟机上运行，且支持部署到[AWS](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/aws)，[Azure](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/azure/)，[GCE](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/gce)等多种公有云环境。介绍分布式训练之前，需要对[Kubernetes](http://kubernetes.io/)有一个基本的认识，下面先简要介绍一下本文用到的几个Kubernetes概念。 + +- [*Node*](http://kubernetes.io/docs/admin/node/) 表示一个Kubernetes集群中的一个工作节点，这个节点可以是物理机或者虚拟机，Kubernetes集群就是由node节点与master节点组成的。 + +- [*Pod*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/pods/) 是一组(一个或多个)容器，pod是Kubernetes的最小调度单元，一个pod中的所有容器会被调度到同一个node上。Pod中的容器共享NET，PID，IPC，UTS等Linux namespace。由于容器之间共享NET namespace，所以它们使用同一个IP地址，可以通过*localhost*互相通信。不同pod之间可以通过IP地址访问。 + +- [*Job*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/jobs/) 描述Kubernetes上运行的作业，一次作业称为一个job，通常每个job包括一个或者多个pods，job启动后会创建这些pod并开始执行一个程序，等待这个程序执行成功并返回0则成功退出，如果执行失败，也可以配置不同的重试机制。 + +- [*Volume*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/) 存储卷，是pod内的容器都可以访问的共享目录，也是容器与node之间共享文件的方式，因为容器内的文件都是暂时存在的，当容器因为各种原因被销毁时，其内部的文件也会随之消失。通过volume，就可以将这些文件持久化存储。Kubernetes支持多种volume，例如hostPath(宿主机目录)，gcePersistentDisk，awsElasticBlockStore等。 + +- [*Namespaces*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/namespaces/) 命名空间，在kubernetes中创建的所有资源对象(例如上文的pod，job)等都属于一个命名空间，在同一个命名空间中，资源对象的名字是唯一的，不同空间的资源名可以重复，命名空间主要为了对象进行逻辑上的分组便于管理。本文只使用了默认命名空间。 + +- [*PersistentVolume*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/): 和[*PersistentVolumeClaim*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/#persistentvolumeclaims)结合，将外部的存储服务在Kubernetes中描述成为统一的资源形式，便于存储资源管理和Pod引用。 + +# 部署Kubernetes集群 + +Kubernetes提供了多种集群部署的方案，本文档内不重复介绍。这里给出集中常见的部署方法： + +- [*minikube*](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/minikube/): 快速在本地启动一个单机的kubernetes服务器，便于本地验证和测试。 +- [*kubeadm*](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/kubeadm/): 在不同操作系统，不同主机(Bare-Metal, AWS, GCE)条件下，快速部署集群。 +- [*AWS EC2*](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/aws/): 在aws上快速部署集群。 +- [*Bare-Metal*](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/centos/centos_manual_config/): 在物理机上手动部署。 + +可以参考[这个表格](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/#table-of-solutions)选择适合您的场景的合适方案。 + +# 选择存储方案 + +容器不会保留在运行时生成的数据，job或者应用程序在容器中运行时生成的数据会在容器销毁时消失。为了完成分布式机器学习训练任务，需要有一个外部的存储服务来保存训练所需数据和训练输出。 +常见的可选存储服务包括： + +- [*NFS*](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/volumes/nfs): 可以将磁盘上某个目录共享给网络中其他机器访问。部署和配置比较简单，可以用于小量数据的验证。不提供分布式存储，高可用，冗余等功能。NFS的部署方法可以参考[这里](http://www.tecmint.com/how-to-setup-nfs-server-in-linux/)。 +- [*GlusterFS*](http://gluster.readthedocs.io/en/latest/Quick-Start-Guide/Quickstart/): 网络分布式文件系统，可以在Kubernetes中按照[这个](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/volumes/glusterfs)例子使用。 +- [*Ceph*](http://docs.ceph.com/docs/master/): 分布式文件系统，支持rbd，POSIX API接口(ceph fs)和对象存储API，参考[这里](https://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/#rbd)。 +- [*MooseFS*](https://moosefs.com/documentation.html): 一个分布式的存储系统。需要先挂载到服务器Node上再通过kubernetes hostPath Volume挂载到容器中。 + +# 配置kubectl + +## 安装kubectl +``` +# OS X +curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl + +# Linux +curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/linux/amd64/kubectl + +# Windows +curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/windows/amd64/kubectl.exe +``` + +## 配置kubectl访问你的kubernetes集群 + +编辑`~/.kube/config`这个配置文件，修改`Master-IP`的地址。如果使用SSL认证，则需要配置`certificate-authority`和`users`中的用户证书。如果是使用非SSL方式访问（比如通过8080端口），也可以去掉这些证书的配置。 +``` +apiVersion: v1 +clusters: +- cluster: + certificate-authority: /path/to/ca.crt + server: https://[Master-IP]:443 + name: minikube +contexts: +- context: + cluster: minikube + user: minikube + name: minikube +current-context: minikube +kind: Config +preferences: {} +users: +- name: minikube + user: + client-certificate: /path/to/apiserver.crt + client-key: /Users/wuyi/.minikube/apiserver.key +``` diff --git a/doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md b/doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md index 2063b98ca8aab9c348fe2b53bb1e6d96b7750dd3..7213a977b8a2a4241f4eae22b5bdd65f03c574ac 100644 --- a/doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md +++ b/doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md @@ -2,168 +2,50 @@ 前一篇文章介绍了如何在Kubernetes集群上启动一个单机PaddlePaddle训练作业 (Job)。在这篇文章里，我们介绍如何在Kubernetes集群上进行分布式PaddlePaddle训练作业。关于PaddlePaddle的分布式训练，文章 [Cluster Training](https://github.com/baidu/Paddle/blob/develop/doc/cluster/opensource/cluster_train.md)介绍了一种通过SSH远程分发任务，进行分布式训练的方法，与此不同的是，本文将介绍在Kubernetes容器管理平台上快速构建PaddlePaddle容器集群，进行分布式训练的方案。 -## Kubernetes 基本概念 - -[*Kubernetes*](http://kubernetes.io/)是Google开源的容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、 扩展机制等功能，利用Kubernetes能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes可以在物理机或虚拟机上运行，且支持部署到[AWS](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/aws)，[Azure](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/azure/)，[GCE](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/gce)等多种公有云环境。介绍分布式训练之前，需要对[Kubernetes](http://kubernetes.io/)有一个基本的认识，下面先简要介绍一下本文用到的几个Kubernetes概念。 - -- [*Node*](http://kubernetes.io/docs/admin/node/) 表示一个Kubernetes集群中的一个工作节点，这个节点可以是物理机或者虚拟机，Kubernetes集群就是由node节点与master节点组成的。 - -- [*Pod*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/pods/) 是一组(一个或多个)容器，pod是Kubernetes的最小调度单元，一个pod中的所有容器会被调度到同一个node上。Pod中的容器共享NET，PID，IPC，UTS等Linux namespace。由于容器之间共享NET namespace，所以它们使用同一个IP地址，可以通过*localhost*互相通信。不同pod之间可以通过IP地址访问。 - -- [*Job*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/jobs/) 是Kubernetes上运行的作业，一次作业称为一个job，通常每个job包括一个或者多个pods。 - -- [*Volume*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/) 存储卷，是pod内的容器都可以访问的共享目录，也是容器与node之间共享文件的方式，因为容器内的文件都是暂时存在的，当容器因为各种原因被销毁时，其内部的文件也会随之消失。通过volume，就可以将这些文件持久化存储。Kubernetes支持多种volume，例如hostPath(宿主机目录)，gcePersistentDisk，awsElasticBlockStore等。 - -- [*Namespaces*](http://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/) 命名空间，在kubernetes中创建的所有资源对象(例如上文的pod，job)等都属于一个命名空间，在同一个命名空间中，资源对象的名字是唯一的，不同空间的资源名可以重复，命名空间主要为了对象进行逻辑上的分组便于管理。本文只使用了默认命名空间。 +有关Kubernetes相关概念以及如何搭建和配置Kubernetes集群，可以参考[k8s_basis](./k8s_basis_cn.md)。 ## 整体方案 -### 部署Kubernetes集群 - -首先，我们需要拥有一个Kubernetes集群，在这个集群中所有node与pod都可以互相通信。关于Kubernetes集群搭建，可以参考[官方文档](http://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/kubeadm/)，在以后的文章中我们也会介绍AWS上搭建的方案。本文假设大家能找到几台物理机，并且可以按照官方文档在上面部署Kubernetes。在本文的环境中，Kubernetes集群中所有node都挂载了一个[MFS](http://moosefs.org/)（Moose filesystem，一种分布式文件系统）共享目录，我们通过这个目录来存放训练文件与最终输出的模型。关于MFS的安装部署，可以参考[MooseFS documentation](https://moosefs.com/documentation.html)。在训练之前，用户将配置与训练数据切分好放在MFS目录中，训练时，程序从此目录拷贝文件到容器内进行训练，将结果保存到此目录里。整体的结构图如下： +在训练之前，用户将配置与训练数据切分好放在分布式文件系统预先分配好的目录中(不同的分布式文件系统，需要使用其制定的方式挂载后并导入数据)，训练时，程序从此目录拷贝文件到容器内进行训练，将结果保存到此目录里。整体的结构图如下： ![paddle on kubernetes结构图](src/k8s-paddle-arch.png) -上图描述了一个3节点的分布式训练场景，Kubernetes集群的每个node上都挂载了一个MFS目录，这个目录可以通过volume的形式挂载到容器中。Kubernetes为这次训练创建了3个pod并且调度到了3个node上运行，每个pod包含一个PaddlePaddle容器。在容器创建后，会启动pserver与trainer进程，读取volume中的数据进行这次分布式训练。 - -### 使用 Job - -我们使用Kubernetes中的job这个概念来代表一次分布式训练。Job表示一次性作业，在作业完成后，Kubernetes会销毁job产生的容器并且释放相关资源。 - -在Kubernetes中，可以通过编写一个YAML文件，来描述这个job，在这个文件中，主要包含了一些配置信息，例如PaddlePaddle的节点个数，`paddle pserver`开放的端口个数与端口号，使用的网卡设备等，这些信息通过环境变量的形式传递给容器内的程序使用。 +上图描述了一个3节点的分布式训练场景，在每个Pod上都通过volume方式挂载分布式文件系统的一个目录用于保存训练数据和输出结果。Kubernetes为这次训练创建了3个pod并且调度到了3个node上运行，每个pod包含一个PaddlePaddle容器。在容器创建后，会启动pserver与trainer进程，读取volume中的数据进行这次分布式训练。 -在一次分布式训练中，用户确定好本次训练需要的PaddlePaddle节点个数，将切分好的训练数据与配置文件上传到MFS共享目录中。然后编写这次训练的job YAML文件，提交给Kubernetes集群创建并开始作业。 +根据前文的描述，要在已有的Kubernetes集群上进行PaddlePaddle的分布式训练，按照下面步骤即可： -### 创建PaddlePaddle节点 - -当Kubernetes master收到请求，解析完YAML文件后，会创建出多个pod(个数为PaddlePaddle节点数)，Kubernetes会把这些pod调度到集群的node上运行。一个pod就代表一个PaddlePaddle节点，当pod被成功分配到一台物理/虚拟机上后，Kubernetes会启动pod内的容器，这个容器会根据YAML文件中的环境变量，启动`paddle pserver`与`paddle train`进程。 - -### 启动训练 - -在容器启动后，会通过脚本来启动这次分布式训练，我们知道`paddle train`进程启动时需要知道其他节点的IP地址以及本节点的trainer_id，由于PaddlePaddle本身不提供类似服务发现的功能，所以在本文的启动脚本中，每个节点会根据job name向Kubernetes apiserver查询这个job对应的所有pod信息(Kubernetes默认会在每个容器的环境变量中写入apiserver的地址)。 - -根据这些pod信息，就可以通过某种方式，为每个pod分配一个唯一的trainer_id。本文把所有pod的IP地址进行排序，将顺序作为每个PaddlePaddle节点的trainer_id。启动脚本的工作流程大致如下： - - 1. 查询Kubernetes apiserver获取pod信息，根据IP分配trainer_id - 1. 从MFS共享目录中拷贝训练文件到容器内 - 1. 根据环境变量，解析出`paddle pserver`与`paddle train`的启动参数，启动进程 - 1. 训练时，PaddlePaddle会自动将结果保存在trainer_id为0的节点上，将输出路径设置为MFS目录，保存输出的文件 - - -## 搭建过程 - -根据前文的描述，要在已有的Kubernetes集群上进行PaddlePaddle的分布式训练，主要分为以下几个步骤： - -1. 制作PaddlePaddle镜像 -1. 将训练文件与切分好的数据上传到共享存储 -1. 编写本次训练的YAML文件，创建一个Kubernetes job -1. 训练结束后查看输出结果 +1. [制作PaddlePaddle镜像](#制作镜像) +1. [将训练文件与切分好的数据上传到共享存储](#上传训练文件) +1. [编写本次训练的YAML文件，创建一个Kubernetes job](#创建Job) +1. [训练结束后查看输出结果](#查看输出) 下面就根据这几个步骤分别介绍。 - ### 制作镜像 PaddlePaddle镜像需要提供`paddle pserver`与`paddle train`进程的运行环境，用这个镜像创建的容器需要有以下两个功能： - 拷贝训练文件到容器内 - - 生成`paddle pserver`与`paddle train`进程的启动参数，并且启动训练 -因为官方镜像 `paddledev/paddle:cpu-latest` 内已经包含PaddlePaddle的执行程序但是还没上述功能，所以我们可以在这个基础上，添加启动脚本，制作新镜像来完成以上的工作。镜像的*Dockerfile*如下： - -```Dockerfile -FROM paddledev/paddle:cpu-latest - -MAINTAINER zjsxzong89@gmail.com - -COPY start.sh /root/ -COPY start_paddle.py /root/ -CMD ["bash"," -c","/root/start.sh"] -``` - -[start.sh](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/usage/cluster/k8s/start.sh)文件拷贝训练文件到容器内，然后执行[start_paddle.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/usage/cluster/k8s/start_paddle.py)脚本启动训练，前文提到的获取其他节点IP地址，分配`trainer_id`等都在`start_paddle.py`脚本中完成。 - -`start_paddle.py`脚本开始时，会先进行参数的初始化与解析。 - -```python -parser = argparse.ArgumentParser(prog="start_paddle.py", - description='simple tool for k8s') - args, train_args_list = parser.parse_known_args() - train_args = refine_unknown_args(train_args_list) - train_args_dict = dict(zip(train_args[:-1:2], train_args[1::2])) - podlist = getPodList() -``` - -然后通过函数`getPodList()`访问Kubernetes的接口来查询此job对应的所有pod信息。当所有pod都处于running状态（容器运行都运行）时，再通过函数`getIdMap(podlist)`获取trainer_id。 - -```python - podlist = getPodList() - # need to wait until all pods are running - while not isPodAllRunning(podlist): - time.sleep(10) - podlist = getPodList() - idMap = getIdMap(podlist) -``` - -在函数`getIdMap(podlist)`内部，我们通过读取`podlist`中每个pod的IP地址，将IP排序生成的序号作为trainer_id。 - -```python -def getIdMap(podlist): - ''' - generate tainer_id by ip - ''' - ips = [] - for pod in podlist["items"]: - ips.append(pod["status"]["podIP"]) - ips.sort() - idMap = {} - for i in range(len(ips)): - idMap[ips[i]] = i - return idMap -``` - -在得到`idMap`后，通过函数`startPaddle(idMap, train_args_dict)`构造`paddle pserver`与`paddle train`的启动参数并执行进程。 - -在函数`startPaddle`中，最主要的工作就是解析出`paddle pserver`与`paddle train`的启动参数。例如`paddle train`参数的解析，解析环境变量得到`PADDLE_NIC`，`PADDLE_PORT`，`PADDLE_PORTS_NUM`等参数，然后通过自身的IP地址在`idMap`中获取`trainerId`。 - -```python - program = 'paddle train' - args = " --nics=" + PADDLE_NIC - args += " --port=" + str(PADDLE_PORT) - args += " --ports_num=" + str(PADDLE_PORTS_NUM) - args += " --comment=" + "paddle_process_by_paddle" - ip_string = "" - for ip in idMap.keys(): - ip_string += (ip + ",") - ip_string = ip_string.rstrip(",") - args += " --pservers=" + ip_string - args_ext = "" - for key, value in train_args_dict.items(): - args_ext += (' --' + key + '=' + value) - localIP = socket.gethostbyname(socket.gethostname()) - trainerId = idMap[localIP] - args += " " + args_ext + " --trainer_id=" + \ - str(trainerId) + " --save_dir=" + JOB_PATH_OUTPUT -``` - -使用 `docker build` 构建镜像： +因为官方镜像 `paddledev/paddle:cpu-latest` 内已经包含PaddlePaddle的执行程序但是还没上述功能，所以我们可以在这个基础上，添加启动脚本，制作新镜像来完成以上的工作。参考镜像的[*Dockerfile*](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/usage/cluster/k8s/src/k8s_train/Dockerfile)。 ```bash -docker build -t your_repo/paddle:mypaddle . +$ cd doc/howto/usage/k8s/src/k8s_train +$ docker build -t [YOUR_REPO]/paddle:mypaddle . ``` 然后将构建成功的镜像上传到镜像仓库。 ```bash -docker push your_repo/paddle:mypaddle +docker push [YOUR_REPO]/paddle:mypaddle ``` -注意上述命令中`your_repo`表示读者所使用的Docker镜像仓库地址，读者需要替换成自己使用的仓库地址。下文使用`your_repo/paddle:mypaddle`这个地址来表示此步骤所构建出的镜像。 +注意上述命令中`[YOUR_REPO]`表示读者所使用的Docker镜像仓库地址，读者需要替换成自己使用的仓库地址。下文使用`[YOUR_REPO]/paddle:mypaddle`这个地址来表示此步骤所构建出的镜像。 ### 上传训练文件 -本文使用PaddlePaddle官方的[recommendation demo](http://www.paddlepaddle.org/doc/demo/index.html#recommendation)作为这次训练的内容，我们将训练文件与数据放在一个job name命名的目录中，上传到MFS共享存储。完成后MFS上的文件内容大致如下： +本文使用PaddlePaddle官方的[recommendation demo](http://www.paddlepaddle.org/doc/demo/index.html#recommendation)作为这次训练的内容，我们将训练文件与数据放在一个job name命名的目录中，上传到volume所在的共享存储（使用不同分布式存储会有不同的挂载方式，需要要先挂载这个目录，然后拷贝数据）。完成后volume中的文件内容大致如下： ```bash [root@paddle-kubernetes-node0 mfs]# tree -d @@ -205,7 +87,7 @@ spec: path: /home/work/mfs containers: - name: trainer - image: your_repo/paddle:mypaddle + image: [YOUR_REPO]/paddle:mypaddle command: ["bin/bash", "-c", "/root/start.sh"] env: - name: JOB_NAME @@ -289,8 +171,8 @@ I1116 09:10:17.123121 50 Util.cpp:155] commandline: --ports_num=2 --comment=paddle_process_by_paddle --pservers=192.168.129.66,192.168.223.143,192.168.129.71 --ports_num_for_sparse=2 --config=./trainer_config.py - --trainer_count=4 --num_passes=10 --use_gpu=0 - --log_period=50 --dot_period=10 --saving_period=1 + --trainer_count=4 --num_passes=10 --use_gpu=0 + --log_period=50 --dot_period=10 --saving_period=1 --local=0 --trainer_id=0 --save_dir=/home/jobpath/paddle-cluster-job/output I1116 09:10:17.123440 50 Util.cpp:130] Calling runInitFunctions @@ -310,3 +192,90 @@ I1116 09:10:18.019492 50 ParameterClient2.cpp:122] pserver 3 192.168.223.143: I1116 09:10:18.019716 50 ParameterClient2.cpp:122] pserver 4 192.168.129.71:7164 I1116 09:10:18.019836 50 ParameterClient2.cpp:122] pserver 5 192.168.129.71:7165 ``` + + +## 一些细节的补充 + +### 使用环境变量 + +使用容器方式运行训练任务的Kubernetes Job，通常会使用环境变量配置Job的配置信息`start_paddle.py`提供了一个启动脚本，将环境变量转换成paddle的命令行参数： +``` +API = "/api/v1/namespaces/" +JOBSELECTOR = "labelSelector=job-name=" +JOB_PATH = os.getenv("JOB_PATH") + "/" + os.getenv("JOB_NAME") +JOB_PATH_OUTPUT = JOB_PATH + "/output" +JOBNAME = os.getenv("JOB_NAME") +NAMESPACE = os.getenv("JOB_NAMESPACE") +PADDLE_NIC = os.getenv("CONF_PADDLE_NIC") +PADDLE_PORT = os.getenv("CONF_PADDLE_PORT") +PADDLE_PORTS_NUM = os.getenv("CONF_PADDLE_PORTS_NUM") +PADDLE_PORTS_NUM_SPARSE = os.getenv("CONF_PADDLE_PORTS_NUM_SPARSE") +PADDLE_SERVER_NUM = os.getenv("CONF_PADDLE_GRADIENT_NUM") +``` + +### Pod间通信 +`start_paddle.py`脚本开始时，会先进行参数的初始化与解析。 + +```python +parser = argparse.ArgumentParser(prog="start_paddle.py", + description='simple tool for k8s') + args, train_args_list = parser.parse_known_args() + train_args = refine_unknown_args(train_args_list) + train_args_dict = dict(zip(train_args[:-1:2], train_args[1::2])) + podlist = getPodList() +``` + +然后通过函数`getPodList()`访问Kubernetes的接口来查询此job对应的所有pod信息。当所有pod都处于running状态（容器运行都运行）时，再通过函数`getIdMap(podlist)`获取trainer_id。 + +```python + podlist = getPodList() + # need to wait until all pods are running + while not isPodAllRunning(podlist): + time.sleep(10) + podlist = getPodList() + idMap = getIdMap(podlist) +``` +* *注意*: `getPodList()`会获取当前namespace下的所有pod，如果已经有pod运行，可能会导致出错。这种集群节点管理方式会在将来使用[statfulsets](https://kubernetes.io/docs/concepts/abstractions/controllers/statefulsets/)代替。 + +在函数`getIdMap(podlist)`内部，我们通过读取`podlist`中每个pod的IP地址，将IP排序生成的序号作为trainer_id。 + +```python +def getIdMap(podlist): + ''' + generate tainer_id by ip + ''' + ips = [] + for pod in podlist["items"]: + ips.append(pod["status"]["podIP"]) + ips.sort() + idMap = {} + for i in range(len(ips)): + idMap[ips[i]] = i + return idMap +``` + +在得到`idMap`后，通过函数`startPaddle(idMap, train_args_dict)`构造`paddle pserver`与`paddle train`的启动参数并执行进程。 + +### 启动任务 + +在函数`startPaddle`中，最主要的工作就是解析出`paddle pserver`与`paddle train`的启动参数。例如`paddle train`参数的解析，解析环境变量得到`PADDLE_NIC`，`PADDLE_PORT`，`PADDLE_PORTS_NUM`等参数，然后通过自身的IP地址在`idMap`中获取`trainerId`。 + +```python + program = 'paddle train' + args = " --nics=" + PADDLE_NIC + args += " --port=" + str(PADDLE_PORT) + args += " --ports_num=" + str(PADDLE_PORTS_NUM) + args += " --comment=" + "paddle_process_by_paddle" + ip_string = "" + for ip in idMap.keys(): + ip_string += (ip + ",") + ip_string = ip_string.rstrip(",") + args += " --pservers=" + ip_string + args_ext = "" + for key, value in train_args_dict.items(): + args_ext += (' --' + key + '=' + value) + localIP = socket.gethostbyname(socket.gethostname()) + trainerId = idMap[localIP] + args += " " + args_ext + " --trainer_id=" + \ + str(trainerId) + " --save_dir=" + JOB_PATH_OUTPUT +``` diff --git a/doc/howto/usage/k8s/src/k8s-paddle-arch.png b/doc/howto/usage/k8s/src/k8s-paddle-arch.png index a8c64550b1fa7f41de1eaa9a037c65cddc0cd30e..2183a232ad402b76f82a67234a5c93e13ce97ac3 100644 Binary files a/doc/howto/usage/k8s/src/k8s-paddle-arch.png and b/doc/howto/usage/k8s/src/k8s-paddle-arch.png differ diff --git a/paddle/api/PaddleAPI.h b/paddle/api/PaddleAPI.h index 1831b8e170087c909f77948f2d9077c946c72507..d99e9a4ad48ea4764c7a1ea56c507d754d56853b 100644 --- a/paddle/api/PaddleAPI.h +++ b/paddle/api/PaddleAPI.h @@ -47,6 +47,9 @@ void setUseGpu(bool useGpu); /// Return true if this py_paddle is compiled in GPU Version bool isGpuVersion(); +/// Return FLAGS_trainer_count +int getTrainerCount(); + /// The Error of IO Operation. Such as file not found, etc. class IOError {}; diff --git a/paddle/api/Util.cpp b/paddle/api/Util.cpp index 54d67aa62f4d87ad03282962c722019698dc621a..d369df5d4e04b4a8d822db0e72a8051150868ce6 100644 --- a/paddle/api/Util.cpp +++ b/paddle/api/Util.cpp @@ -54,5 +54,7 @@ bool isGpuVersion() { #endif } +int getTrainerCount() { return FLAGS_trainer_count; } + static_assert(NUM_PARAMETER_TYPES == paddle::NUM_PARAMETER_TYPES, "The Parameter Type should be same in core/api and core/common"); diff --git a/paddle/py_paddle/dataprovider_converter.py b/paddle/py_paddle/dataprovider_converter.py index 2690cafe1d8d32bf52cd9e5fa4dc69fbacb2d66c..c009b05cdeeb9dbe2dc70048e6827a12445f677e 100644 --- a/paddle/py_paddle/dataprovider_converter.py +++ b/paddle/py_paddle/dataprovider_converter.py @@ -26,6 +26,15 @@ class IScanner(object): if not isinstance(self.input_type, dp2.InputType): raise ValueError("input type should be dataprovider2.InputType") self.pos = pos + # data_in_gpu is used to indicate whether to create argument on GPU + # or not in GPU mode. Now if using one thread (trainer_count=1), + # trainer uses NeuralNetwork which needs to create argument on GPU + # before calling forward function. So, set data_in_gpu to True. + # Otherwise, trainer uses MultiGradientMachine which will transfer + # data from CPU to GPU in the forward function, set data_in_gpu to + # False in this case. + self.data_in_gpu = swig_paddle.isUsingGpu( + ) and swig_paddle.getTrainerCount() == 1 def scan(self, dat): pass @@ -53,7 +62,8 @@ class DenseScanner(IScanner): assert isinstance(argument, swig_paddle.Arguments) if self.__mat__.dtype != numpy.float32: self.__mat__ = self.__mat__.astype(numpy.float32) - m = swig_paddle.Matrix.createDenseFromNumpy(self.__mat__, True, False) + m = swig_paddle.Matrix.createDenseFromNumpy(self.__mat__, True, + self.data_in_gpu) argument.setSlotValue(self.pos, m) @@ -75,10 +85,13 @@ class SparseBinaryScanner(IScanner): def finish_scan(self, argument): assert isinstance(argument, swig_paddle.Arguments) - m = swig_paddle.Matrix.createSparse(self.__height__, - self.input_type.dim, - len(self.__cols__), - len(self.__value__) == 0) + m = swig_paddle.Matrix.createSparse( + self.__height__, + self.input_type.dim, + len(self.__cols__), + len(self.__value__) == 0, + False, # trans + False) # TODO supoort GPU assert isinstance(m, swig_paddle.Matrix) m.sparseCopyFrom(self.__rows__, self.__cols__, self.__value__) argument.setSlotValue(self.pos, m) @@ -102,7 +115,7 @@ class IndexScanner(IScanner): self.__ids__.append(dat) def finish_scan(self, argument): - ids = swig_paddle.IVector.create(self.__ids__) + ids = swig_paddle.IVector.create(self.__ids__, self.data_in_gpu) assert isinstance(argument, swig_paddle.Arguments) argument.setSlotIds(self.pos, ids) diff --git a/python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py b/python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py index 5f67da6a5b32d74228d727d94ec79b9f7a06dab7..ab2bc5df76cd839b5b0184e9559f0c2e03baf38b 100644 --- a/python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py +++ b/python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py @@ -235,4 +235,8 @@ class DataFeederTest(unittest.TestCase): if __name__ == '__main__': api.initPaddle("--use_gpu=0") - unittest.main() + suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(DataFeederTest) + unittest.TextTestRunner().run(suite) + if api.isGpuVersion(): + api.setUseGpu(True) + unittest.main() diff --git a/python/paddle/v2/topology.py b/python/paddle/v2/topology.py index 16fc92e63d98cfa714fd9a0a94f7f10385374f80..4c211254319bbdf46b02a2cee56b6a98b01819a2 100644 --- a/python/paddle/v2/topology.py +++ b/python/paddle/v2/topology.py @@ -21,7 +21,21 @@ import layer as v2_layer __all__ = ['Topology'] +def __flatten__(lis): + """ + Given a list, possibly nested to any level, return it flattened. + """ + new_lis = [] + for item in lis: + if isinstance(item, collections.Sequence): + new_lis.extend(__flatten__(item)) + else: + new_lis.append(item) + return new_lis + + def __bfs_travel__(callback, *layers): + layers = __flatten__(layers) for each_layer in layers: __break__ = callback(each_layer) if __break__: