From eeca7be7ad0ca24d909b2139acb021f08f75dfb2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: chenguoyan01 Date: Sun, 20 Nov 2016 10:04:43 +0800 Subject: [PATCH] fix some md syntax error. --- .../k8s/distributed_training_on_kubernetes.md | 157 ++++++++++++------ doc_cn/cluster/k8s/k8s-paddle-arch.png | Bin 0 -> 22084 bytes 2 files changed, 105 insertions(+), 52 deletions(-) create mode 100644 doc_cn/cluster/k8s/k8s-paddle-arch.png diff --git a/doc_cn/cluster/k8s/distributed_training_on_kubernetes.md b/doc_cn/cluster/k8s/distributed_training_on_kubernetes.md index 8e947f8d56a..e07cf6182f2 100644 --- a/doc_cn/cluster/k8s/distributed_training_on_kubernetes.md +++ b/doc_cn/cluster/k8s/distributed_training_on_kubernetes.md @@ -1,84 +1,75 @@ # Paddle on Kubernetes：分布式训练 -前一篇文章介绍了如何在Kubernetes集群上启动一个单机Paddle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Paddle训练作业。关于Paddle的分布式训练，可以参考 [Cluster Training](https://github.com/baidu/Paddle/blob/develop/doc/cluster/opensource/cluster_train.md), 本文利用Kubernetes的调度功能与容器编排能力，快速构建Paddle容器集群，进行分布式训练任务。 +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，可以参考 [Cluster Training](https://github.com/baidu/Paddle/blob/develop/doc/cluster/opensource/cluster_train.md)，本文利用Kubernetes的调度功能与容器编排能力，快速构建PaddlePaddle容器集群，进行分布式训练任务。 ## Kubernetes 基本概念 -在介绍分布式训练之前，需要对Kubernetes(k8s)有一个基本的认识，下面先简要介绍一下本文用到的几个k8s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。在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 +- [*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。 -[`Node`](http://kubernetes.io/docs/admin/node/) 表示一个k8s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，k8s集群就是由`node`节点与`master`节点组成的。每个node都安装有Docker,在本文的例子中，`Paadle`容器就在node上运行。 +- [*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。 -### Pod +- [*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。 -一个[`Pod`](http://kubernetes.io/docs/user-guide/pods/) 是一组(一个或多个)容器，pod是k8s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,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。 +- [*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。 -### Job - -[`Job`](http://kubernetes.io/docs/user-guide/jobs/) 可以翻译为作业，每个job可以设定pod成功完成的次数,一次作业会创建多个pod，当成功完成的pod个数达到预设值时，就表示job成功结束了。 - -### Volume - -[`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。k8s支持多种volume,例如`hostPath(宿主机目录)`，`gcePersistentDisk`，`awsElasticBlockStore`等。 - -### Namespace - -[`Namespaces`](http://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/) 命名空间，在k8s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，命名空间主要用来为不同的用户提供相对隔离的环境。本文只使用了`default`默认命名空间，读者可以不关心此概念。 +- [*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。 ## 整体方案 -### 前提条件 +### 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*(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。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。整体的结果图如下： -首先，我们需要拥有一个k8s集群，在这个集群中所有node与pod都可以互相通信。关于k8s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。在本文的环境中，k8s集群中所有node都挂载了一个`mfs`(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。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。 +![paddle on kubernetes结构图](k8s-paddle-arch.png) -### 使用 `Job` +### 使用 Job -我们使用k8s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，k8s会销毁job产生的容器并且释放相关资源。 +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k8s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Paddle节点的个数，`paddle pserver`开放的端口个数与端口号，`paddle`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。 +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。 -在一次分布式训练中，用户确定好本次训练需要的Paddle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k8s集群创建并开始作业。 +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。 -### 创建`Paddle`节点 +### 创建PaddlePaddle节点 -当k8s master收到`job yaml`文件后，会解析相关字段，创建出多个pod(个数为Paddle节点数)，k8s会把这些pod调度到集群的node上运行。一个`pod`就代表一个`Paddle`节点，当pod被成功分配到一台物理/虚拟机上后，k8s会启动pod内的容器，这个容器会根据`job yaml`文件中的环境变量，启动`paddle pserver`与`paddle train`进程。 +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`Paddle`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`k8s apiserver`查询这个`job`对应的所有`pod`信息(k8s默认会在每个容器的环境变量中写入`apiserver`的地址)。 +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Paddle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`Paddle`节点的`trainer_id`。启动脚本的工作流程大致如下： +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`k8s 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. 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，`Paddle`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 + 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k8s集群上进行`Paddle`的分布式训练，主要分为以下几个步骤： +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`Paddle`镜像 +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`job yaml`文件，创建`k8s job` +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 下面就根据这几个步骤分别介绍。 - ### 制作镜像 -`Paddle`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： +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`Paddle`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： +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 @@ -92,25 +83,87 @@ CMD ["bash"," -c","/root/start.sh"] [`start.sh`](start.sh)文件拷贝训练文件到容器内，然后执行[`start_paddle.py`](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： ```bash -docker build -t registry.baidu.com/public/paddle:mypaddle . +docker build -t your_repo/paddle:mypaddle . ``` -然后将构建成功的镜像上传到镜像仓库，注意本文中使用的`registry.baidu.com`是一个私有仓库，读者可以根据自己的情况部署私有仓库或者使用`Docker hub`。 +然后将构建成功的镜像上传到镜像仓库。 ```bash -docker push registry.baidu.com/public/paddle:mypaddle +docker push your_repo/paddle:mypaddle ``` ### 上传训练文件 -本文使用`Paddle`官方的`recommendation demo`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Paddle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： ```bash -[root@paddle-k8s-node0 mfs]# tree -d +[root@paddle-kubernetes-node0 mfs]# tree -d . └── paddle-cluster-job ├── data @@ -123,13 +176,13 @@ docker push registry.baidu.com/public/paddle:mypaddle └── recommendation ``` -目录中`paddle-cluster-job`是本次训练对应的`job name`，本次训练要求有3个`Paddle`节点，在`paddle-cluster-job/data`目录中存放切分好的数据，文件夹`0,1,2`分别代表3个节点的`trainer_id`。`recommendation`文件夹内存放训练文件，`output`文件夹存放训练结果与日志。 +目录中paddle-cluster-job是本次训练对应的job name，本次训练要求有3个Paddle节点，在paddle-cluster-job/data目录中存放切分好的数据，文件夹0，1，2分别代表3个节点的trainer_id。recommendation文件夹内存放训练文件，output文件夹存放训练结果与日志。 -### 创建`job` +### 创建Job -`k8s`可以通过`yaml`文件来创建相关对象，然后可以使用命令行工具创建`job`。 +Kubernetes可以通过YAML文件来创建相关对象，然后可以使用命令行工具创建job。 -`job yaml`文件描述了这次训练使用的Docker镜像,需要启动的节点个数以及 `paddle pserver`与 `paddle train`进程启动的必要参数，也描述了容器需要使用的存储卷挂载的情况。`yaml`文件中各个字段的具体含义，可以查看[`k8s官方文档`](http://kubernetes.io/docs/api-reference/batch/v1/definitions/#_v1_job)。例如，本次训练的`yaml`文件可以写成： +Job YAML文件描述了这次训练使用的Docker镜像，需要启动的节点个数以及 `paddle pserver`与 `paddle train`进程启动的必要参数，也描述了容器需要使用的存储卷挂载的情况。YAML文件中各个字段的具体含义，可以查看[Kubernetes Job API](http://kubernetes.io/docs/api-reference/batch/v1/definitions/#_v1_job)。例如，本次训练的YAML文件可以写成： ```yaml apiVersion: batch/v1 @@ -149,7 +202,7 @@ spec: path: /home/work/mfs containers: - name: trainer - image: registry.baidu.com/public/paddle:mypaddle + image: your_repo/paddle:mypaddle command: ["bin/bash", "-c", "/root/start.sh"] env: - name: JOB_NAME @@ -176,7 +229,7 @@ spec: restartPolicy: Never ``` -文件中，`metadata`下的`name`表示这个`job`的名字。`parallelism,completions`字段表示这个`job`会同时开启3个`Paddle`节点，成功训练且退出的`pod`数目为3时，这个`job`才算成功结束。然后申明一个存储卷`jobpath`，代表宿主机目录`/home/work/mfs`，在对容器的描述`containers`字段中，将此目录挂载为容器的`/home/jobpath`目录，这样容器的`/home/jobpath`目录就成为了共享存储，放在这个目录里的文件其实是保存到了`mfs`上。 +文件中，`metadata`下的`name`表示这个job的名字。`parallelism，completions`字段表示这个job会同时开启3个Paddle节点，成功训练且退出的pod数目为3时，这个job才算成功结束。然后申明一个存储卷`jobpath`，代表宿主机目录`/home/work/mfs`，在对容器的描述`containers`字段中，将此目录挂载为容器的`/home/jobpath`目录，这样容器的`/home/jobpath`目录就成为了共享存储，放在这个目录里的文件其实是保存到了mfs上。 `env`字段表示容器的环境变量，我们将`paddle`运行的一些参数通过这种方式传递到容器内。 @@ -190,21 +243,21 @@ spec: `CONF_PADDLE_GRADIENT_NUM`表示训练节点数量，即`--num_gradient_servers`参数 -编写完`yaml`文件后，可以使用k8s的命令行工具创建`job`. +编写完YAML文件后，可以使用Kubernetes的命令行工具创建job。 ```bash kubectl create -f job.yaml ``` -创建成功后，k8s就会创建3个`pod`作为`Paddle`节点然后拉取镜像，启动容器开始训练。 +创建成功后，Kubernetes就会创建3个pod作为PaddlePaddle节点然后拉取镜像，启动容器开始训练。 ### 查看输出 -在训练过程中，可以在共享存储上查看输出的日志和模型，例如`output`目录下就存放了输出结果。注意`node_0`，`node_1`，`node_2`这几个目录表示`Paddle`节点与`trainer_id`,并不是k8s中的`node`概念。 +在训练过程中，可以在共享存储上查看输出的日志和模型，例如output目录下就存放了输出结果。注意node_0，node_1，node_2这几个目录表示Paddle节点与trainer_id，并不是Kubernetes中的node概念。 ```bash -[root@paddle-k8s-node0 output]# tree -d +[root@paddle-kubernetes-node0 output]# tree -d . ├── node_0 │   ├── server.log @@ -224,7 +277,7 @@ kubectl create -f job.yaml 我们可以通过日志查看容器训练的情况，例如： ```bash -[root@paddle-k8s-node0 node_0]# cat train.log +[root@paddle-kubernetes-node0 node_0]# cat train.log I1116 09:10:17.123121 50 Util.cpp:155] commandline: /usr/local/bin/../opt/paddle/bin/paddle_trainer --nics=eth0 --port=7164 diff --git a/doc_cn/cluster/k8s/k8s-paddle-arch.png b/doc_cn/cluster/k8s/k8s-paddle-arch.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a8c64550b1fa7f41de1eaa9a037c65cddc0cd30e GIT binary patch literal 22084 zcmeFZcT`l}vo?4LB7%sDz$-|QAQ?oGWCRHfl9ObWoO7lLDxxAe$0p|_Q8ET{&bdL! zIn!ijw|ejW%{Q~=yLZ;io$rt7wbT~Q*{62x+Evd}yXt&UQjjLVBg2CrhyW(@R0V>t zc_0WA7Z(To#QW)R4*2Jqos5W_0dtTfE;8B4FH=lBMnNQfz8M`7r;5cKswDSwQ~&dBb| zcn3QYPfe>cEs{MFlg--Or>^pTd7pSfvSawxQjG&WKR>^_%B=U=oF|eN1BmkffBt70 zz-EgXzJg5@(mJOwmj9J91g9p0Bs@f)wUMtmp_a9)~sh zXtI7#$`^S&Mz=ov0yetxCBq5UO243`Lj)zNn{~4BMoj;9sr3 zA1BLyUiADnH%~`9Vo5Sy)C;ovD9XjsTNr)uSZEx#DeNpXX#PGVy}P&dk^YHl`dO@h 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