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DeepSpeed分布式训练

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DeepSpeed是一个开源的深度学习优化库，提供了分布式训练和模型优化的功能，可以有效的加速训练过程。本文介绍如何使用Arena快速、方便地提交DeepSpeed的分布式训练作业，并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

索引

前提条件

  • 已创建包含GPU的Kubernetes集群。具体操作，请参见创建GPU集群。

  • 已安装云原生AI套件，且机器学习命令行工具ack-arena的版本不低于0.9.10。具体操作，请参见部署云原生AI套件。

  • 已安装Arena客户端，且版本不低于0.9.10。具体操作，请参见配置Arena客户端。

  • 已为集群配置了Arena使用的PVC。具体操作，请参见配置NAS共享存储。

使用说明

本示例使用DeepSpeed训练一个掩码语言模型（Masked Language Model）。为方便运行，已将示例代码和数据集下载至示例镜像registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/deepspeed:hello-deepspeed中；若您无需使用示例镜像，您也可以从Git URL下载源代码，并将数据集存放在共享存储系统（基于NAS的PV和PVC）中。本示例假设您已经获得了名称为training-data的PVC实例（一个共享存储），用来存放训练结果。

如需自定义训练镜像，可参见如下方式。

  • 可参见Dockerfile，在基础镜像中安装OpenSSH。

    说明

    训练任务需要通过SSH免密访问，生产环境中请您保障密钥Secret的安全性。

  • 或者使用ACK提供的DeepSpeed基础镜像。

    registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/deepspeed:v072_base

操作步骤

  1. 执行如下命令，检查可用的GPU资源。

    arena top node

    预期输出：

    NAME                       IPADDRESS      ROLE    STATUS  GPU(Total)  GPU(Allocated)
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   0           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   0           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           0
---------------------------------------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPUs In Cluster:
0/3 (0.0%)

    预期输出表明，有3个包含GPU的节点可用于运行训练作业。

  2. 执行arena submit deepspeedjob [--falg] command形式的命令，提交DeepSpeed作业。

    • 如果您使用ACK提供的DeepSpeed基础镜像，可执行如下代码，提交包含1个Launcher节点，3个Worker节点的DeepSpeed训练任务。

      arena submit deepspeedjob \
    --name=deepspeed-helloworld \
    --gpus=1 \
    --workers=3 \
    --image=registry.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/deepspeed:hello-deepspeed \
    --data=training-data:/data \
    --tensorboard \
    --logdir=/data/deepspeed_data \
    "deepspeed /workspace/DeepSpeedExamples/HelloDeepSpeed/train_bert_ds.py --checkpoint_dir /data/deepspeed_data"

      参数

      是否必选

      说明

      默认值

      --name

      必选

      提交的作业名称，全局唯一，不能重复。

      无

      --gpus

      可选

      作业Worker节点需要使用的GPU有卡数。

      0

      --workers

      可选

      作业Worker节点的数量。

      1

      --image

      必选

      训练环境的镜像地址。

      无

      --data

      可选

      通过挂载共享存储卷PVC到运行环境中，使您的代码可以访问PVC的数据。它由两部分组成，通过英文冒号（:）分割。

      • 冒号左侧是您已经准备好的PVC名称。通过执行arena data list命令，查看当前集群可用的PVC列表。

      • 冒号右侧是您想将PVC的挂载到运行环境中的路径，也是您训练代码要读取数据的本地路径。

      如果没有可用的PVC，您可创建PVC。具体操作，请参见配置NAS共享存储。

      无

      --tensorboard

      可选

      为训练任务开启一个TensoBoard服务，用作数据可视化。您可以结合--logdir指定TensorBoard要读取的event路径。不指定该参数，则不开启TensorBoard服务。

      无

      --logdir

      可选

      需要结合--tensorboard一起使用，该参数表示TensorBoard需要读取event数据的路径。

      /training_logs

    • 如果您使用非公开Git代码库。则可以使用如下命令，提交DeepSpeed作业。

       arena submit deepspeedjob \
        ...
        --sync-mode=git \ # 同步代码的模式，您可以指定模式为git或rsync。
        --sync-source=<非公开Git代码库地址>  \ # 同步代码的仓库地址，需要和--sync-mode一起使用。如果--sync-mode=git，该参数可以为任何github项目地址。
        --env=GIT_SYNC_USERNAME=yourname \
        --env=GIT_SYNC_PASSWORD=yourpwd \
        "deepspeed /workspace/DeepSpeedExamples/HelloDeepSpeed/train_bert_ds.py --checkpoint_dir /data/deepspeed_data"

      arena命令使用git-sync同步源代码。您可以设置在git-sync项目中定义的环境变量。

    预期输出：

    trainingjob.kai.alibabacloud.com/deepspeed-helloworld created
INFO[0007] The Job deepspeed-helloworld has been submitted successfully
INFO[0007] You can run `arena get deepspeed-helloworld --type deepspeedjob` to check the job status

  3. 执行如下命令，查看当前通过Arena提交的所有作业。

    arena list

    预期输出：

    NAME                  STATUS   TRAINER         DURATION  GPU(Requested)  GPU(Allocated)  NODE
deepspeed-helloworld  RUNNING  DEEPSPEEDJOB    3m        3               3               192.168.9.69

  4. 执行如下命令，检查作业使用的GPU资源。

    arena top job

    预期输出：

    NAME                  STATUS   TRAINER         AGE  GPU(Requested)  GPU(Allocated)  NODE
deepspeed-helloworld  RUNNING  DEEPSPEEDJOB    4m   3               3               192.168.9.69

Total Allocated/Requested GPUs of Training Jobs: 3/3

  5. 执行如下命令，检查集群所使用的GPU资源。

    arena top node

    预期输出：

    NAME                       IPADDRESS      ROLE    STATUS  GPU(Total)  GPU(Allocated)
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   0           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   0           0
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           1
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           1
cn-beijing.192.1xx.x.xx   192.1xx.x.xx   <none>  Ready   1           1
---------------------------------------------------------------------------------------------------
Allocated/Total GPUs In Cluster:
3/3 (100%)

  6. 执行如下命令，获取作业详情，并获取TensorBoard Web服务地址。

    arena get deepspeed-helloworld

    预期输出：

    Name:      deepspeed-helloworld
Status:    RUNNING
Namespace: default
Priority:  N/A
Trainer:   DEEPSPEEDJOB
Duration:  6m

Instances:
  NAME                           STATUS   AGE  IS_CHIEF  GPU(Requested)  NODE
  ----                           ------   ---  --------  --------------  ----
  deepspeed-helloworld-launcher  Running  6m   true      0               cn-beijing.192.1xx.x.x
  deepspeed-helloworld-worker-0  Running  6m   false     1               cn-beijing.192.1xx.x.x
  deepspeed-helloworld-worker-1  Running  6m   false     1               cn-beijing.192.1xx.x.x
  deepspeed-helloworld-worker-2  Running  6m   false     1               cn-beijing.192.1xx.x.x

Your tensorboard will be available on:
http://192.1xx.x.xx:31870

    本示例已开启了TensorBoard，因此上述作业详情的最后两行显示TensorBoard的Web访问地址；如果没有开启TensorBoard，最后两行信息将不存在。

  7. 通过浏览器查看TensorBoard。

    1. 执行如下命令，将集群中的TensorBoard映射到本地9090端口。

      kubectl port-forward svc/deepspeed-helloworld-tensorboard 9090:6006

    2. 在浏览器中访问localhost:9090，即可查看TensorBoard。如下图所示。

      效果图

  8. 获取作业日志信息。

    • 您可执行如下命令，获取作业日志信息。

      arena logs deepspeed-helloworld

      预期输出：

      deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:11,201] [INFO] [logging.py:68:log_dist] [Rank 0] step=7050, skipped=24, lr=[0.0001], mom=[(0.9, 0.999)]
deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:11,254] [INFO] [timer.py:198:stop] 0/7050, RunningAvgSamplesPerSec=142.69733028759384, CurrSamplesPerSec=136.08094834473613, MemAllocated=0.06GB, MaxMemAllocated=1.68GB
deepspeed-helloworld-worker-0: 2023-03-31 08:38:11.255 | INFO     | __main__:log_dist:53 - [Rank 0] Loss: 6.7574
deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:13,103] [INFO] [logging.py:68:log_dist] [Rank 0] step=7060, skipped=24, lr=[0.0001], mom=[(0.9, 0.999)]
deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:13,134] [INFO] [timer.py:198:stop] 0/7060, RunningAvgSamplesPerSec=142.69095076844823, CurrSamplesPerSec=151.8552037291255, MemAllocated=0.06GB, MaxMemAllocated=1.68GB
deepspeed-helloworld-worker-0: 2023-03-31 08:38:13.136 | INFO     | __main__:log_dist:53 - [Rank 0] Loss: 6.7570
deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:14,924] [INFO] [logging.py:68:log_dist] [Rank 0] step=7070, skipped=24, lr=[0.0001], mom=[(0.9, 0.999)]
deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:38:14,962] [INFO] [timer.py:198:stop] 0/7070, RunningAvgSamplesPerSec=142.69048436022115, CurrSamplesPerSec=152.91029839772997, MemAllocated=0.06GB, MaxMemAllocated=1.68GB
deepspeed-helloworld-worker-0: 2023-03-31 08:38:14.963 | INFO     | __main__:log_dist:53 - [Rank 0] Loss: 6.7565

    • 您还可以通过命令arena logs $job_name -f实时查看作业的日志输出，通过命令arena logs $job_name -t N查看尾部N行的日志，以及通过arena logs --help查询更多参数使用情况。

      例如，执行如下命令，查看尾部5行的日志信息。

      arena logs deepspeed-helloworld -t 5

      预期输出：

      deepspeed-helloworld-worker-0: [2023-03-31 08:47:08,694] [INFO] [launch.py:318:main] Process 80 exits successfully.
deepspeed-helloworld-worker-2: [2023-03-31 08:47:08,731] [INFO] [launch.py:318:main] Process 44 exits successfully.
deepspeed-helloworld-worker-1: [2023-03-31 08:47:08,946] [INFO] [launch.py:318:main] Process 44 exits successfully.
/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/apex/pyprof/__init__.py:5: FutureWarning: pyprof will be removed by the end of June, 2022
  warnings.warn("pyprof will be removed by the end of June, 2022", FutureWarning)
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