test_train_fleet_inference_python.md

# 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 |


- 推理相关：

| 算法名称 | 模型名称 | device_CPU | device_GPU | batchsize |
|  :----:   |  :----: |   :----:   |  :----:  |   :----:   |
|  PP-OCRv3   |  ch_PP-OCRv3_rec |  支持 | 支持 | 1 |


## 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_fleet_infer_python.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_fleet_infer_python.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_fleet_infer_python.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_fleet_infer_python.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    !  
 ......
  Run successfully with command - ch_PP-OCRv3_rec - python3.7 tools/infer/predict_rec.py --rec_image_shape="3,48,320" --use_gpu=False --enable_mkldnn=False --cpu_threads=6 --rec_model_dir=./test_tipc/output/ch_PP-OCRv3_rec/lite_train_lite_infer/norm_train_gpus_0,1_autocast_fp32_nodes_2/Student --rec_batch_num=1   --image_dir=./inference/rec_inference --benchmark=True --precision=fp32   > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv3_rec/lite_train_lite_infer/python_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !  
```

在开启benchmark参数时，可以得到测试的详细数据，包含运行环境信息（系统版本、CUDA版本、CUDNN版本、驱动版本），Paddle版本信息，参数设置信息（运行设备、线程数、是否开启内存优化等），模型信息（模型名称、精度），数据信息（batchsize、是否为动态shape等），性能信息（CPU,GPU的占用、运行耗时、预处理耗时、推理耗时、后处理耗时），内容如下所示：

```
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:

[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ---------------------- Env info ----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  OS_version: Ubuntu 16.04
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  CUDA_version: 10.1.243
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  CUDNN_version: 7.6.5
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  drivier_version: 460.32.03
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ---------------------- Paddle info ----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  paddle_version: 2.3.0-rc0
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  paddle_commit: 5d4980c052583fec022812d9c29460aff7cdc18b
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  log_api_version: 1.0
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ----------------------- Conf info -----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  runtime_device: cpu
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  ir_optim: True
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  enable_memory_optim: True
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  enable_tensorrt: False
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  enable_mkldnn: False
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  cpu_math_library_num_threads: 6
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ----------------------- Model info ----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  model_name: rec
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  precision: fp32
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ----------------------- Data info -----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  batch_size: 1
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  input_shape: dynamic
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  data_num: 6
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO: ----------------------- Perf info -----------------------
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  cpu_rss(MB): 288.957, gpu_rss(MB): None, gpu_util: None%
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  total time spent(s): 0.4824
[2022/06/02 22:53:35] ppocr INFO:  preprocess_time(ms): 0.1136, inference_time(ms): 79.5877, postprocess_time(ms): 0.6945
```

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。