PyTorch Distributed Elastic のその他の使用方法
PyTorch Distributed Elastic の torch.distributed.elastic.agent.server.SimpleElasticAgent._restart_workers() 関数解説
torch.distributed.elastic.agent.server.SimpleElasticAgent._restart_workers()
関数は、PyTorch Distributed Elastic ランタイムにおいて、ワーカープロセスを再起動するために使用されます。これは、スケーラブルな分散学習の実行を可能にする重要な機能です。
詳細解説
この関数は、以下の引数を受け取ります。
- worker_spec_list: 再起動するワーカープロセスのリスト。
- max_restarts: ワーカープロセスが再起動される最大回数。
- timeout: ワーカープロセスが再起動するまでのタイムアウト時間。
この関数は、以下の処理を実行します。
- 各ワーカープロセスについて、以下の処理を実行します。
- ワーカープロセスが実行中の場合は、終了させます。
- ワーカープロセスの状態が "READY" または "RUNNING" でない場合は、再起動しません。
- ワーカープロセスを再起動します。
- ワーカープロセスが再起動し、状態が "READY" になるまで待機します。
使用例
以下のコードは、torch.distributed.elastic.agent.server.SimpleElasticAgent._restart_workers()
関数の使用方法を示しています。
def restart_workers(worker_spec_list, max_restarts=5, timeout=60):
"""
ワーカープロセスを再起動します。
Args:
worker_spec_list: 再起動するワーカープロセスのリスト。
max_restarts: ワーカープロセスが再起動される最大回数。
timeout: ワーカープロセスが再起動するまでのタイムアウト時間。
Returns:
None
"""
agent = SimpleElasticAgent()
agent._restart_workers(worker_spec_list, max_restarts, timeout)
# 使用例
worker_spec_list = [
{"role": "worker", "host": "localhost", "port": 1234},
{"role": "worker", "host": "localhost", "port": 1235},
]
restart_workers(worker_spec_list)
注意事項
- この関数は、ワーカープロセスが実行中の場合のみ、ワーカープロセスを再起動します。
- ワーカープロセスが異常終了した場合、この関数はワーカープロセスを再起動します。
- ワーカープロセスが再起動しても、問題が解決しない場合は、デバッグが必要となります。
PyTorch Distributed Elastic のサンプルコード
単純な分散学習
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# ランタイムを初期化します。
elastic.init()
# ワーカーグループを作成します。
worker_group = elastic.create_worker_group(role="worker", num_workers=2)
# モデルを定義します。
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# データを定義します。
data = torch.randn(100, 10)
# オプティマイザを定義します。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 学習ループを実行します。
for epoch in range(10):
# データを各ワーカーに送信します。
data = elastic.broadcast(data, src=0)
# モデルを更新します。
outputs = model(data)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, torch.ones(100, 1))
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルの状態を各ワーカーに同期します。
elastic.sync_state(model)
# ランタイムを終了します。
elastic.shutdown()
スケーラブルな分散学習
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# ランタイムを初期化します。
elastic.init()
# ワーカーグループを作成します。
worker_group = elastic.create_worker_group(role="worker", num_workers=2)
# モデルを定義します。
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# データを定義します。
data = torch.randn(100, 10)
# オプティマイザを定義します。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# スケジューラを定義します。
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)
# 学習ループを実行します。
for epoch in range(10):
# データを各ワーカーに送信します。
data = elastic.broadcast(data, src=0)
# モデルを更新します。
outputs = model(data)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, torch.ones(100, 1))
loss.backward()
optimizer.step()
scheduler.step()
# モデルの状態を各ワーカーに同期します。
elastic.sync_state(model)
# ランタイムを終了します。
elastic.shutdown()
チェックポイントの保存と復元
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# ランタイムを初期化します。
elastic.init()
# ワーカーグループを作成します。
worker_group = elastic.create_worker_group(role="worker", num_workers=2)
# モデルを定義します。
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# データを定義します。
data = torch.randn(100, 10)
# オプティマイザを定義します。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 学習ループを実行します。
for epoch in range(10):
# データを各ワーカーに送信します。
data = elastic.broadcast(data, src=0)
# モデルを更新します。
outputs = model(data)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, torch.ones(100, 1))
loss.backward()
optimizer.step()
# チェックポイントを保存します。
if epoch % 5 == 0:
elastic.save_checkpoint(model, optimizer, epoch)
# ランタイムを終了します。
elastic.shutdown()
# チェックポイントを復元します。
model, optimizer = elastic.load_checkpoint(epoch=5)
カスタムデータローダーの使用
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# カスタムデータローダーを定義します。
class CustomDataLoader(torch.utils.data.DataLoader):
def __init__(self, dataset, batch_size,
PyTorch Distributed Elastic のその他の使用方法
パラメータサーバーの使用方法
パラメータサーバーは、モデルのパラメータを保存し、ワーカープロセスに送信するために使用できます。
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# ランタイムを初期化します。
elastic.init()
# パラメータサーバーを作成します。
ps = elastic.create_parameter_server(role="ps", num_parameters=10)
# ワーカーグループを作成します。
worker_group = elastic.create_worker_group(role="worker", num_workers=2)
# モデルを定義します。
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# データを定義します。
data = torch.randn(100, 10)
# オプティマイザを定義します。
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 学習ループを実行します。
for epoch in range(10):
# データを各ワーカーに送信します。
data = elastic.broadcast(data, src=0)
# モデルを更新します。
outputs = model(data)
loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, torch.ones(100, 1))
loss.backward()
optimizer.step()
# モデルのパラメータをパラメータサーバーに送信します。
elastic.sync_state(model, ps)
# ランタイムを終了します。
elastic.shutdown()
スケジューリングを使用して、ジョブの実行を管理できます。
import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.elastic as elastic
# ランタイムを初期化します。
elastic.init()
# スケジューラを作成します。
scheduler = elastic.create_scheduler(role="scheduler")
# ジョブを登録します。
job = elastic.register_job(scheduler,
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