From 03f52fae497a9132c87543e895bf82399a689ec1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shan Yi <35982308+shanyi15@users.noreply.github.com> Date: Tue, 10 Apr 2018 16:45:32 +0800 Subject: [PATCH] fix typo --- .../howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md | 44 +++++++++---------- 1 file changed, 22 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/doc/v2/howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md b/doc/v2/howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md index 0acdf040ef8..afc753aa42f 100644 --- a/doc/v2/howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md +++ b/doc/v2/howto/cluster/multi_cluster/k8s_aws_cn.md @@ -1,34 +1,34 @@ # Kubernetes on AWS -我们将向你展示怎么样在AWS的kubernetes集群上运行分布式paddlepaddle训练，让我们从核心概念开始 +我们将向你展示怎么样在AWS的Kubernetes集群上运行分布式PaddlePaddle训练，让我们从核心概念开始 -## 分布式paddlepaddle训练的核心概念 +## PaddlePaddle分布式训练的核心概念 ### 分布式训练任务 -一个分布式训练任务可以看做是一个kubernetes任务 -每一个kubernetes任务都有相应的配置文件，此配置文件指定了像任务的pods和环境变量信息 +一个分布式训练任务可以看做是一个Kubernetes任务 +每一个Kubernetes任务都有相应的配置文件，此配置文件指定了像任务的pod个数之类的环境变量信息 在分布式训练任务中，我们可以如下操作： -1. 在分布式文件系统中，准备分区数据和配置文件（在此次教学中，我们会用到亚马逊分布式存储服务（EFS）） +1. 在分布式文件系统中，准备分块数据和配置文件（在此次教学中，我们会用到亚马逊分布式存储服务（EFS）） 2. 创建和提交一个kubernetes任务配置到集群中开始训练 -### 参数服务和训练 +### Parameter Server和Trainer -在paddlepaddle集群中有两个角色：参数服务（pserver）者和训练者， 每一个参数服务过程都会以一个全局模型碎片存在。每一个训练者都可以进行本地模型拷贝，并可以利用本地数据更新模型。在这个训练过程中，训练者发送模型更新到参数服务中，参数服务职责就是聚合这些更新，以便于训练者可以把全局模型同步到本地。 +在paddlepaddle集群中有两个角色：参数服务器（pserver）者和trainer， 每一个参数服务器过程都会保存一部分模型的参数。每一个trainer都保存一份完整的模型参数，并可以利用本地数据更新模型。在这个训练过程中，trainer发送模型更新到参数服务器中，参数服务器职责就是聚合这些更新，以便于trainer可以把全局模型同步到本地。 -为了能够和pserver联通，训练者需要每一个pserver的IP地址。在kubernetes中利用服务发现机制（比如：DNS、hostname）要比静态的IP地址要好一些，因为任何一个pod都会被杀掉然后新的pod被重启到另一个不同IP地址的node上。现在我们可以先用静态的IP地址方式，这种方式是可以更改的。 +为了能够和pserver通信，trainer需要每一个pserver的IP地址。在Kubernetes中利用服务发现机制（比如：DNS、hostname）要比静态的IP地址要好一些，因为任何一个pod都会被杀掉然后新的pod被重启到另一个不同IP地址的node上。现在我们可以先用静态的IP地址方式，这种方式是可以更改的。 -参数服务者和训练者一块被打包成一个docker镜像，这个镜像会运行在被kebernetes集群调度的pod中。 +参数服务器和trainer一块被打包成一个docker镜像，这个镜像会运行在被Kubernetes集群调度的pod中。 ### 训练者ID -每一个训练过程都需要一个训练ID，以0作为基础值，作为命令行参数传递。训练过程因此用这个ID去读取数据分区。 +每一个训练过程都需要一个训练ID，以0作为基础值，作为命令行参数传递。训练过程因此用这个ID去读取数据分片。 ### 训练 -利用shell脚本进入容器，可以看到许多kubernetes预先定义好的环境变量。这里可以定义任务identity，在任务中identity可以用来远程访问包含所有pod的kubernetes apiserver服务。 +PaddlePaddle容器的入口是一个shell脚本，这个脚本可以读取Kubernetes内预置的环境变量。这里可以定义任务identity，在任务中identity可以用来远程访问包含所有pod的Kubernetes apiserver服务。 每一个pod通过ip来排序。每一个pod的序列作为“pod id”。因为我们会在每一个pod中运行训练和参数服务，可以用“pod id”作为训练ID。入口脚本详细工作流程如下： @@ -38,7 +38,7 @@ 4. 以trainer_id来训练将自动把结果写入到EFS卷中。 -## AWS的kubernetes中的paddlepaddle +## AWS的Kubernetes中的PaddlePaddle ### 选择AWS服务区域 这个教程需要多个AWS服务工作在一个区域中。在AWS创建任何东西之前，请检查链接https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/ 选择一个可以提供如下服务的区域：EC2, EFS, VPS, CloudFormation, KMS, VPC, S3。在教程中我们使用“Oregon(us-west-2)”作为例子。 @@ -70,7 +70,7 @@ 在AWS中[kube-aws](https://github.com/coreos/kube-aws)是一个自动部署集群的CLI工具 ##### kube-aws完整性验证 -提示：如果你用的是非官方版本（e.g RC release）的kube-aws，可以跳过这一步骤。引入 coreos的应用程序签名公钥: +提示：如果你用的是非官方版本（e.g RC release）的kube-aws，可以跳过这一步骤。引入coreos的应用程序签名公钥: ``` gpg2 --keyserver pgp.mit.edu --recv-key FC8A365E @@ -110,9 +110,9 @@ mv ${PLATFORM}/kube-aws /usr/local/bin #### kubectl -[kubectl](https://kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl-overview/) 是一个操作kubernetes集群的命令行接口 +[kubectl](https://Kubernetes.io/docs/user-guide/kubectl-overview/) 是一个操作Kubernetes集群的命令行接口 -利用`curl`工具从kubernetes发布页面中下载`kubectl` +利用`curl`工具从Kubernetes发布页面中下载`kubectl` ``` # OS X @@ -257,7 +257,7 @@ DNS名称含有CNAME指向到集群DNS名称或者记录指向集群的IP地址 #### S3 bucket -在启动kubernetes集群前需要创建一个S3 bucket +在启动Kubernetes集群前需要创建一个S3 bucket 在AWS上创建s3 bucket会有许多的bugs，所以使用[s3 console](https://console.aws.amazon.com/s3/home?region=us-west-2)。 @@ -313,9 +313,9 @@ kube-aws render credentials --generate-ca ``` kube-aws render stack ``` -asserts(模板和凭证)用于创建、更新和当前目录被创建的kubernetes集群相关联 +asserts(模板和凭证)用于创建、更新和当前目录被创建的Kubernetes集群相关联 -### 启动kubernetes集群 +### 启动Kubernetes集群 #### 创建一个在CloudFormation模板上定义好的实例 @@ -415,7 +415,7 @@ ip-10-0-0-55.us-west-2.compute.internal Ready 6m ### 开始在AWS上进行paddlepaddle的训练 -#### 配置kubernetes卷指向EFS +#### 配置Kubernetes卷指向EFS 首先需要创建一个持久卷[PersistentVolume](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/) 到EFS上 @@ -464,7 +464,7 @@ kubectl --kubeconfig=kubeconfig create -f pvc.yaml #### 准备训练数据 -启动kubernetes job在我们创建的持久层上进行下载、保存并均匀拆分训练数据为3份. +启动Kubernetes job在我们创建的持久层上进行下载、保存并均匀拆分训练数据为3份. 用`paddle-data-job.yaml`保存 ``` @@ -613,7 +613,7 @@ chmod 400 key-name.pem ssh -i key-name.pem core@INSTANCE_IP ``` -`INSTANCE_IP`: EC2上kubernetes工作节点的公共IP地址，进入[EC2 console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=us-west-2#Instances:sort=instanceId) 中检查任何`paddle-cluster-kube-aws-worker`实例的 `public IP` +`INSTANCE_IP`: EC2上Kubernetes工作节点的公共IP地址，进入[EC2 console](https://us-west-2.console.aws.amazon.com/ec2/v2/home?region=us-west-2#Instances:sort=instanceId) 中检查任何`paddle-cluster-kube-aws-worker`实例的 `public IP` 2. 挂载EFS ``` @@ -647,7 +647,7 @@ sudo mount -t nfs4 -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,ret ``` `server.log` 是`pserver`的log日志，`train.log`是`trainer`的log日志，模型快照和描述存放在`pass-0000*`. -### kubernetes集群卸载或删除 +### Kubernetes集群卸载或删除 #### 删除EFS -- GitLab