PyTorch Distributed Elastic: EtcdRendezvousBackend.get_state() 関数の詳細解説

PyTorch Distributed Elastic の EtcdRendezvousBackend.get_state() の詳細解説

動作

EtcdRendezvousBackend.get_state() は、以下の情報を取得します。

• ジョブの現在の状態 (RUNNING, COMPLETED, FAILED など)
• ジョブに参加しているすべてのワーカーのリスト
• 各ワーカーの現在の状態 (READY, IN_PROGRESS, COMPLETED など)
• 各ワーカーの訓練済みパラメータ

これらの情報は、ジョブの進行状況を監視したり、デバッグしたりするために使用できます。

コード例

from torch.distributed.elastic.rendezvous.etcd_rendezvous_backend import EtcdRendezvousBackend

# EtcdRendezvousBackend インスタンスを作成
rendezvous_backend = EtcdRendezvousBackend(
    name="my-job",
    backend="etcd",
    init_method="etcd://localhost:2379",
)

# ジョブの状態を取得
state = rendezvous_backend.get_state()

# ジョブの現在の状態を出力
print(f"Job state: {state.job_state}")

# ジョブに参加しているワーカーのリストを出力
for worker in state.workers:
    print(f"Worker: {worker.name}, state: {worker.state}")

注意点

• EtcdRendezvousBackend.get_state() は、ジョブが RUNNING 状態の場合にのみ呼び出すことができます。
• この関数は、すべてのワーカーが同じ状態を取得できるように、同期的に呼び出されます。

EtcdRendezvousBackend.get_state() は、PyTorch Distributed Elastic ジョブの状態を取得するための便利な関数です。この関数は、ジョブの進行状況を監視したり、デバッグしたりするために使用できます。

PyTorch Distributed Elastic の EtcdRendezvousBackend.get_state() を使用したサンプルコード

ジョブの状態とワーカーのリストを取得する

from torch.distributed.elastic.rendezvous.etcd_rendezvous_backend import EtcdRendezvousBackend

# EtcdRendezvousBackend インスタンスを作成
rendezvous_backend = EtcdRendezvousBackend(
    name="my-job",
    backend="etcd",
    init_method="etcd://localhost:2379",
)

# ジョブの状態を取得
state = rendezvous_backend.get_state()

# ジョブの現在の状態を出力
print(f"Job state: {state.job_state}")

# ジョブに参加しているワーカーのリストを出力
for worker in state.workers:
    print(f"Worker: {worker.name}, state: {worker.state}")

特定のワーカーの状態を取得する

from torch.distributed.elastic.rendezvous.etcd_rendezvous_backend import EtcdRendezvousBackend

# EtcdRendezvousBackend インスタンスを作成
rendezvous_backend = EtcdRendezvousBackend(
    name="my-job",
    backend="etcd",
    init_method="etcd://localhost:2379",
)

# 特定のワーカーの名前
worker_name = "worker-1"

# ワーカーの状態を取得
worker_state = rendezvous_backend.get_state(worker_name)

# ワーカーの現在の状態を出力
print(f"Worker state: {worker_state.state}")

ジョブの進行状況を監視する

from torch.distributed.elastic.rendezvous.etcd_rendezvous_backend import EtcdRendezvousBackend

# EtcdRendezvousBackend インスタンスを作成
rendezvous_backend = EtcdRendezvousBackend(
    name="my-job",
    backend="etcd",
    init_method="etcd://localhost:2379",
)

# ジョブの状態を取得
state = rendezvous_backend.get_state()

# ジョブが完了するまでループ
while state.job_state != "COMPLETED":
    # ジョブの現在の状態を出力
    print(f"Job state: {state.job_state}")

    # 1秒待機
    time.sleep(1)

    # 最新の状態を取得
    state = rendezvous_backend.get_state()

# ジョブが完了したことを出力
print("Job completed!")

ワーカーの訓練済みパラメータを取得する

from torch.distributed.elastic.rendezvous.etcd_rendezvous_backend import EtcdRendezvousBackend

# EtcdRendezvousBackend インスタンスを作成
rendezvous_backend = EtcdRendezvousBackend(
    name="my-job",
    backend="etcd",
    init_method="etcd://localhost:2379",
)

# 特定のワーカーの名前
worker_name = "worker-1"

# ワーカーの状態を取得
worker_state = rendezvous_backend.get_state(worker_name)

# ワーカーの訓練済みパラメータを取得
model_parameters = worker_state.model_parameters

# 訓練済みパラメータを処理
...

その他

EtcdRendezvousBackend.get_state() 以外の方法

torch.distributed.get_state() 関数は、すべてのワーカーの訓練済みパラメータを含む、ジョブの状態を取得するために使用できます。

from torch.distributed import get_state

# ジョブの状態を取得
state = get_state()

# 訓練済みパラメータを処理
...

ジョブ管理ツール

PyTorch Distributed Elastic には、ジョブの監視と管理に使用できるいくつかのツールが用意されています。これらのツールを使用して、ジョブの状態、ワーカーの状態、訓練済みパラメータなどの情報を取得できます。

自作のコード

ジョブの状態を取得するために、独自のコードを書くこともできます。これは、特定の情報が必要な場合や、既存のツールでは提供されていない機能が必要な場合に役立ちます。

EtcdRendezvousBackend.get_state() は、PyTorch Distributed Elastic ジョブの状態を取得するための便利な方法です。ただし、他の方法もいくつかありますので、ニーズに最適な方法を選択してください。