# Linux GPU/CPU 多机多卡训练推理测试

Linux GPU/CPU 多机多卡训练推理测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能。

## 1. 测试结论汇总

- 训练相关：

| 算法名称 | 模型名称 | 多机多卡 |
|  :----: |   :----:  |    :----:  |
|  PP-OCRv3      | ch_PP-OCRv3_rec     | 分布式训练 |



## 2. 测试流程

运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。

### 2.1 功能测试

#### 2.1.1 修改配置文件

首先，修改配置文件中的`ip`设置:  假设两台机器的`ip`地址分别为`192.168.0.1`和`192.168.0.2`，则对应的配置文件`gpu_list`字段需要修改为`gpu_list:192.168.0.1,192.168.0.2;0,1`； `ip`地址查看命令为`ifconfig`。


#### 2.1.2 准备数据

运行`prepare.sh`准备数据和模型，以配置文件`test_tipc/configs/ch_PP-OCRv3_rec/train_linux_gpu_fleet_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt`为例，数据准备命令如下所示。

```shell
bash test_tipc/prepare.sh test_tipc/configs/ch_PP-OCRv3_rec/train_linux_gpu_fleet_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt lite_train_lite_infer
```

**注意：** 由于是多机训练，这里需要在所有的节点上均运行启动上述命令，准备数据。

#### 2.1.3 修改起始端口并开始测试

在多机的节点上使用下面的命令设置分布式的起始端口（否则后面运行的时候会由于无法找到运行端口而hang住），一般建议设置在`10000~20000`之间。

```shell
export FLAGS_START_PORT=17000
```

以配置文件`test_tipc/configs/ch_PP-OCRv3_rec/train_linux_gpu_fleet_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt`为例，测试方法如下所示。

```shell
bash test_tipc/test_train_inference_python.sh  test_tipc/configs/ch_PP-OCRv3_rec/train_linux_gpu_fleet_normal_infer_python_linux_gpu_cpu.txt lite_train_lite_infer
```

**注意：** 由于是多机训练，这里需要在所有的节点上均运行启动上述命令进行测试。


#### 2.1.4 输出结果

输出结果如下，表示命令运行成功。

```bash
 Run successfully with command - ch_PP-OCRv3_rec - python3.7 -m paddle.distributed.launch --ips=192.168.0.1,192.168.0.2 --gpus=0,1 tools/train.py -c test_tipc/configs/ch_PP-OCRv3_rec/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o  Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./test_tipc/output/ch_PP-OCRv3_rec/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0,1_autocast_fp32_nodes_2   Global.epoch_num=3 Global.auto_cast=fp32 Train.loader.batch_size_per_card=16    !  
```

该信息可以在运行log中查看，以上面的`ch_PP-OCRv3_rec`为例，log位置在`./test_tipc/output/ch_PP-OCRv3_rec/lite_train_lite_infer/results_python.log`。

如果运行失败，也会在终端中输出运行失败的日志信息以及对应的运行命令。可以基于该命令，分析运行失败的原因。

**注意：** 由于分布式训练时，仅在`trainer_id=0`所在的节点中保存模型，因此如果测试多机的推理过程，其他的节点中在运行模型导出与推理时会报错，为正常现象。