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low_level/metrics.rst low_level/metrics.rst
low_level/model_save_reader.rst low_level/model_save_reader.rst
low_level/inference.rst low_level/inference.rst
low_level/distributed/index.rst
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分布式训练
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.. toctree::
:maxdepth: 1
sync_training.rst
\ No newline at end of file
.. _api_guide_sync_training:
############
分布式同步训练
############
Fluid支持数据并行的分布式同步训练,API使用 :code:`DistributedTranspiler` 将单机网络配置转换成可以多机执行的
:code:`pserver` 端程序和 :code:`trainer` 端程序,用户在不同的节点执行相同的一段代码,根据环境变量或启动参数,
可以执行对应的 :code:`pserver` 或 :code:`trainer` 角色。Fluid分布式同步训练同时支持pserver模式和NCCL2模式,
在API使用上有差别,需要注意。
pserver模式分布式训练
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使用DistributedTranspiler
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简单用法
.. code-block:: python
t = fluid.DistributedTranspiler(config=config)
t.transpile(trainer_id,
program=main_program,
pservers="192.168.0.1:6174,192.168.0.2:6174",
trainers=1,
sync_mode=True)
以上参数中:
- :code:`trainer_id` : trainer节点的id,从0到n-1,n为当前训练任务中trainer节点的个数
- :code:`program` : 被转换的 :code:`program` 默认使用 :code:`fluid.default_main_program()`
- :code:`pservers` : 当前训练任务中pserver节点的IP端口列表
- :code:`trainers` : 当前训练任务中trainer节点的个数(注意NCCL2模式中,此项参数是字符串,指定trainer节点的IP端口列表),
注意,在pserver模式下,trainer节点个数可以和pserver节点个数不一致,比如使用20个pserver和50个trainer。在实际训练任务
中,您可以通过调整pserver节点和trainer节点个数找到最佳性能。
- :code:`sync_mode` : 是否是同步训练模式,默认为True,不传此参数也默认是同步训练模式
.. code-block:: python
config = fluid.DistributedTranspilerConfig()
# 配置策略config
config.slice_var_up = False
t = fluid.DistributedTranspiler(config=config)
其中,支持的config包括:
- :code:`slice_var_up` : 配置是否切分一个参数到多个pserver上进行优化,默认开启。此选项适用于模型参数个数少,
但需要使用大量节点的场景,有利于提升pserver端计算并行度
- :code:`split_method` : 配置transpiler分配参数(或参数的切片)到多个pserver的方式,
默认为"RoundRobin",也可以使用"HashName"
- :code:`min_block_size` : 如果配置了参数切分,指定最小Tensor的切分大小,防止RPC请求包过小,默认为8192,一般情况
不需要调整此项参数
- :code:`enable_dc_asgd` : 是否开启 :code:`DC-ASGD` 此选项在异步训练中生效,启用异步训练补偿算法
- :code:`mode` : 可以选择"pserver"或"nccl2",指定使用pserver模式或NCCL2模式分布式训练
- :code:`print_log` : 是否开启transpiler debug日志,此项为开发调试使用
NCCL2模式分布式训练
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TBD
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