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PaddleRec

PaddlePaddle / PaddleRec

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PaddleRec
提交 e290a47b 编写于 作者: C chengmo
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doc/distributed_train.md
浏览文件 @ e290a47b
......@@ -192,12 +192,12 @@ submit:
# for k8s gpu
# k8s gpu 模式下，训练节点数，及每个节点上的GPU卡数
k8s_trainers: 2
k8s-cpu-cores: 4
k8s_cpu_cores: 4
k8s_gpu_card: 1
# for k8s ps-cpu
k8s_trainers: 2
k8s-cpu-cores: 4
k8s_cpu_cores: 4
k8s_ps_num: 2
k8s_ps_cores: 4
......@@ -374,7 +374,7 @@ submit:
# for k8s gpu
# k8s gpu 模式下，训练节点数，及每个节点上的GPU卡数
k8s_trainers: 2
k8s-cpu-cores: 4
k8s_cpu_cores: 4
k8s_gpu_card: 1
```
......@@ -456,7 +456,7 @@ submit:
# for k8s gpu
# k8s ps-cpu 模式下，训练节点数，参数服务器节点数，及每个节点上的cpu核心数及内存限制
k8s_trainers: 2
k8s-cpu-cores: 4
k8s_cpu_cores: 4
k8s_ps_num: 2
k8s_ps_cores: 4
```
......
doc/yaml.md
浏览文件 @ e290a47b
......@@ -12,31 +12,31 @@
## runner变量
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :---------------------------: | :----------: | :-------------------------------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------: |
| name | string | 任意 | 是 | 指定runner名称 |
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :---------------------------: | :----------: | :-------------------------------------------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------: |
| name | string | 任意 | 是 | 指定runner名称 |
| class | string | train(默认) / infer / local_cluster_train / cluster_train | 是 | 指定运行runner的类别（单机/分布式， 训练/预测） |
| device | string | cpu(默认) / gpu | 否 | 程序执行设备 |
| fleet_mode | string | ps(默认) / pslib / collective | 否 | 分布式运行模式 |
| selected_gpus | string | "0"(默认) | 否 | 程序运行GPU卡号，若以"0,1"的方式指定多卡，则会默认启用collective模式 |
| worker_num | int | 1(默认) | 否 | 参数服务器模式下worker的数量 |
| server_num | int | 1(默认) | 否 | 参数服务器模式下server的数量 |
| distribute_strategy | string | async(默认)/sync/half_async/geo | 否 | 参数服务器模式下训练模式的选择 |
| epochs | int | >= 1 | 否 | 模型训练迭代轮数 |
| phases | list[string] | 由phase name组成的list | 否 | 当前runner的训练过程列表，顺序执行 |
| init_model_path | string | 路径 | 否 | 初始化模型地址 |
| save_checkpoint_interval | int | >= 1 | 否 | Save参数的轮数间隔 |
| save_checkpoint_path | string | 路径 | 否 | Save参数的地址 |
| save_inference_interval | int | >= 1 | 否 | Save预测模型的轮数间隔 |
| save_inference_path | string | 路径 | 否 | Save预测模型的地址 |
| save_inference_feed_varnames | list[string] | 组网中指定Variable的name | 否 | 预测模型的入口变量name |
| save_inference_fetch_varnames | list[string] | 组网中指定Variable的name | 否 | 预测模型的出口变量name |
| print_interval | int | >= 1 | 否 | 训练指标打印batch间隔 |
| instance_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义instance流程实现的地址 |
| network_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义network流程实现的地址 |
| startup_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义startup流程实现的地址 |
| runner_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义runner流程实现的地址 |
| terminal_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义terminal流程实现的地址 |
| device | string | cpu(默认) / gpu | 否 | 程序执行设备 |
| fleet_mode | string | ps(默认) / pslib / collective | 否 | 分布式运行模式 |
| selected_gpus | string | "0"(默认) | 否 | 程序运行GPU卡号，若以"0,1"的方式指定多卡，则会默认启用collective模式 |
| worker_num | int | 1(默认) | 否 | 参数服务器模式下worker的数量 |
| server_num | int | 1(默认) | 否 | 参数服务器模式下server的数量 |
| distribute_strategy | string | async(默认)/sync/half_async/geo | 否 | 参数服务器模式下训练模式的选择 |
| epochs | int | >= 1 | 否 | 模型训练迭代轮数 |
| phases | list[string] | 由phase name组成的list | 否 | 当前runner的训练过程列表，顺序执行 |
| init_model_path | string | 路径 | 否 | 初始化模型地址 |
| save_checkpoint_interval | int | >= 1 | 否 | Save参数的轮数间隔 |
| save_checkpoint_path | string | 路径 | 否 | Save参数的地址 |
| save_inference_interval | int | >= 1 | 否 | Save预测模型的轮数间隔 |
| save_inference_path | string | 路径 | 否 | Save预测模型的地址 |
| save_inference_feed_varnames | list[string] | 组网中指定Variable的name | 否 | 预测模型的入口变量name |
| save_inference_fetch_varnames | list[string] | 组网中指定Variable的name | 否 | 预测模型的出口变量name |
| print_interval | int | >= 1 | 否 | 训练指标打印batch间隔 |
| instance_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义instance流程实现的地址 |
| network_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义network流程实现的地址 |
| startup_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义startup流程实现的地址 |
| runner_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义runner流程实现的地址 |
| terminal_class_path | string | 路径 | 否 | 自定义terminal流程实现的地址 |
......@@ -76,14 +76,49 @@
## 全局变量
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :-------: | :-------------------: | :---------------------------------------------------: | :------: | :------------------------------------------------: |
| backend | string | paddlecloud/k8s | 是 | 使用PaddleCloud平台提交，还是在公有云K8S集群提交 |
| cluster_type | string | mpi/k8s | 是 | 指定运行的计算集群： mpi 还是 k8s |
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :----------: | :----: | :-------------: | :------: | :----------------------------------------------: |
| backend | string | paddlecloud/k8s | 是 | 使用PaddleCloud平台提交，还是在公有云K8S集群提交 |
| cluster_type | string | mpi/k8s | 是 | 指定运行的计算集群： mpi 还是 k8s |
## config
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :---------------------------: | :----------: | :-------------------------------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------: |
| paddle_version | string | paddle官方版本号，如1.7.2/1.8.0/1.8.3等 | 否 | 指定运行训练使用的Paddle版本，默认1.7.2 |
| use_python3 | int | 0（默认）/1 | 否 | 指定是否使用python3进行训练 |
| fs_name | string | "afs://xxx.com" | 是 | hadoop集群名称所需配置 |
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| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :--------------------: | :----: | :-------------------------------------: | :------: | :------------------------------------------------------------------------------------------: |
| paddle_version | string | paddle官方版本号，如1.7.2/1.8.0/1.8.3等 | 否 | 指定运行训练使用的Paddle版本，默认1.7.2 |
| use_python3 | int | 0（默认）/1 | 否 | 指定是否使用python3进行训练 |
| fs_name | string | "afs://xxx.com" | 是 | hdfs/afs集群名称所需配置 |
| fs_ugi | string | "usr,pwd" | 是 | hdfs/afs集群密钥所需配置 |
| output_path | string | "/user/your/path" | 否 | 任务输出的远程目录 |
| train_data_path | string | "/user/your/path" | 是 | mpi集群下指定训练数据路径，paddlecloud会自动将数据分片并下载到工作目录的`./train_data`文件夹 |
| test_data_path | string | "/user/your/path" | 否 | mpi集群下指定测试数据路径，会自动下载到工作目录的`./test_data`文件夹 |
| thirdparty_path | string | "/user/your/path" | 否 | mpi集群下指定thirdparty路径，会自动下载到工作目录的`./thirdparty`文件夹 |
| afs_remote_mount_point | string | "/user/your/path" | 是 | k8s集群下指定远程路径的地址，会挂载到工作目录的`./afs/下` |
### config.communicator
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :----------------------------------------------: | :---: | :------------: | :------: | :----------------------------------------------------: |
| FLAGS_communicator_is_sgd_optimizer | int | 0（默认）/1 | 否 | 异步分布式训练时的多线程的梯度融合方式是否使用SGD模式 |
| FLAGS_communicator_send_queue_size | int | 线程数（默认） | 否 | 分布式训练时发送队列的大小 |
| FLAGS_communicator_max_merge_var_num | int | 线程数（默认） | 否 | 分布式训练多线程梯度融合时，线程数的配置 |
| FLAGS_communicator_max_send_grad_num_before_recv | int | 线程数（默认） | 否 | 分布式训练使用独立recv参数线程时，与send的步调配置超参 |
| FLAGS_communicator_thread_pool_size | int | 32（默认） | 否 | 分布式训练时，多线程发送参数的线程池大小 |
| FLAGS_communicator_fake_rpc | int | 0（默认）/1 | 否 | 分布式训练时，选择不进行通信 |
| FLAGS_rpc_retry_times | int | 3(默认) | 否 | 分布式训练时，GRPC的失败重试次数 |
## submit
| 名称 | 类型 | 取值 | 是否必须 | 作用描述 |
| :-----------: | :----: | :-------------------------: | :------: | :------------------------------------------------------: |
| ak | string | PaddleCloud平台提供的ak密钥 | 是 | paddlecloud用户配置 |
| sk | string | PaddleCloud平台提供的sk密钥 | 否 | paddlecloud用户配置 |
| priority | string | normal/high/very_high | 否 | 任务优先级 |
| job_name | string | 任意 | 是 | 任务名称 |
| group | string | 计算资源所在组名称 | 是 | 组名称 |
| start_cmd | string | 任意 | 是 | 启动命令，默认`python -m paddlerec.run -m ./config.yaml` |
| files | string | 任意 | 是 | 随任务提交上传的文件，给出相对或绝对路径 |
| nodes | int | >=1（默认1） | 否 | mpi集群下的节点数 |
| k8s_trainers | int | >=1（默认1） | 否 | k8s集群下worker的节点数 |
| k8s_cpu_cores | int | >=1（默认1） | 否 | k8s集群下worker的CPU核数 |
| k8s_gpu_card | int | >=1（默认1） | 否 | k8s集群下worker的GPU卡数 |
| k8s_ps_num | int | >=1（默认1） | 否 | k8s集群下server的节点数 |
| k8s_ps_cores | int | >=1（默认1） | 否 | k8s集群下server的CPU核数 |
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