get_logging_handler()でDEイベントをログ出力
PyTorch Distributed Elastic: イベントと get_logging_handler()
その機能の一つがイベントです。 イベントは、訓練中に発生する重要な出来事を通知するメカニズムです。 例えば、訓練の開始、エポックの終了、チェックポイントの保存などがイベントとして発生します。
DE は、イベントを購読し、イベント発生時に処理を行うための API を提供しています。 その API の一つが torch.distributed.elastic.events.get_logging_handler()
です。
get_logging_handler()
は、イベントを購読し、ログ出力に記録するためのハンドラを取得します。 ハンドラは、イベント発生時に、イベントの内容をログファイルに書き込みます。
get_logging_handler()
は、以下の引数を受け取ります。
- name: ハンドラの名前。 複数のハンドラを登録する場合、名前を指定することで特定のハンドラを取得できます。
- formatter: ログ出力のフォーマットを指定します。 デフォルトでは、
logging.Formatter()
が使用されます。 - stream: ログ出力を出力するストリームを指定します。 デフォルトでは、
sys.stdout
が使用されます。
以下のコードは、get_logging_handler()
を使用して、イベントを購読し、ログ出力に記録する例です。
import torch.distributed.elastic.events as events
handler = events.get_logging_handler(
name="my_handler",
formatter=logging.Formatter("%(asctime)s %(message)s"),
stream=sys.stdout,
)
events.subscribe(handler)
# イベント発生時に、ハンドラが呼び出され、ログ出力に記録される
イベントの種類
DE は、以下のイベントを発生します。
- TRAIN_STARTED: 訓練の開始時に発生します。
- EPOCH_STARTED: エポックの開始時に発生します。
- EPOCH_COMPLETED: エポックの終了時に発生します。
- CHECKPOINT_SAVED: チェックポイントが保存された時に発生します。
- TRAIN_COMPLETED: 訓練の終了時に発生します。
torch.distributed.elastic.events.get_logging_handler()
は、DE のイベントを購読し、ログ出力に記録するためのハンドラを取得します。 ハンドラを使用することで、訓練中の重要な出来事を記録することができます。
PyTorch Distributed Elastic サンプルコード
DE の機能を理解し、使い始めるために、いくつかのサンプルコードを紹介します。
MNIST 分類
このサンプルコードは、MNIST データセットを使用して、DE でシンプルなニューラルネットワークを訓練する方法を示します。
import torch
import torch.distributed.elastic as de
# MNIST データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(
root="./data",
train=True,
download=True,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
)
# DataLoader の作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=64,
shuffle=True,
)
# モデルの定義
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(784, 128),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(128, 10),
torch.nn.LogSoftmax(dim=1),
)
# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# DE の初期化
de.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=4,
rank=0,
)
# 訓練ループ
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# データを GPU に転送
data = data.cuda()
target = target.cuda()
# 予測
output = model(data)
# 損失の計算
loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, target)
# 勾配の計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# パラメータの更新
optimizer.step()
# ログ出力
if batch_idx % 100 == 0:
print(f"Epoch: {epoch}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item()}")
# モデルの保存
torch.save(model.state_dict(), "./model.pth")
ImageNet 分類
このサンプルコードは、ImageNet データセットを使用して、DE で ResNet モデルを訓練する方法を示します。
import torch
import torch.distributed.elastic as de
import torchvision
# ImageNet データセットの読み込み
train_dataset = torchvision.datasets.ImageNet(
root="./data",
split="train",
download=True,
transform=torchvision.transforms.Compose(
[
torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224),
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
torchvision.transforms.ToTensor(),
torchvision.transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]
),
]
),
)
# DataLoader の作成
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=64,
shuffle=True,
)
# モデルの定義
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False)
# オプティマイザの定義
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# DE の初期化
de.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=4,
rank=0,
)
# 訓練ループ
for epoch in range(100):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# データを GPU に転送
data = data.cuda()
target = target.cuda()
#
PyTorch Distributed Elastic サンプルコード:その他の方法
Horovod は、DE と統合できるオープンソースの分散訓練ライブラリです。 Horovod を使用すると、DE の機能をさらに拡張し、より高度な分散訓練を行うことができます。
import torch
import torch.distributed.elastic as de
import horovod.torch as hvd
# Horovod の初期化
hvd.init()
# DE の初期化
de.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=hvd.size(),
rank=hvd.rank(),
)
# 訓練ループ
for epoch in range(100):
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
# データを GPU に転送
data = data.cuda()
target = target.cuda()
# 予測
output = model(data)
# 損失の計算
loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, target)
# 勾配の計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# Horovod を使用して勾配を同期
hvd.all_reduce(loss)
# パラメータの更新
optimizer.step()
# ログ出力
if batch_idx % 100 == 0:
print(f"Epoch: {epoch}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item()}")
# モデルの保存
torch.save(model.state_dict(), "./model.pth")
PySpark は、Apache Spark 上で Python を実行するためのフレームワークです。 PySpark を使用して、DE と Spark の機能を組み合わせ、大規模なデータセットに対して分散訓練を行うことができます。
import torch
import torch.distributed.elastic as de
from pyspark.sql import SparkSession
# SparkSession の作成
spark = SparkSession.builder.appName("PySpark DE").getOrCreate()
# DE の初期化
de.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="env://",
world_size=spark.conf.get("spark.executor.instances"),
rank=spark.sparkContext.getRank(),
)
# 訓練データの読み込み
rdd = spark.sparkContext.parallelize(train_dataset)
# 訓練ループ
for epoch in range(100):
# データを RDD から取得
data, target = rdd.take(batch_size)
# データを GPU に転送
data = data.cuda()
target = target.cuda()
# 予測
output = model(data)
# 損失の計算
loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, target)
# 勾配の計算
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
# DE を使用して勾配を同期
de.all_reduce(loss)
# パラメータの更新
optimizer.step()
# ログ出力
if batch_idx % 100 == 0:
print(f"Epoch: {epoch}, Batch: {batch_idx}, Loss: {loss.item()}")
# モデルの保存
torch.save(model.state_dict(), "./model.pth")
Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションをデプロイおよび管理するためのオープンソースのプラットフォームです。 Kubernetes を使用して、DE を複数のノードにスケールアウトし、大規模な分散訓練を行うことができます。
詳細は、PyTorch Distributed Elastic のドキュメントを参照してください。
DE は、PyTorch で大規模な分散訓練を行うための強力なツールです。 上記のサンプルコードは、DE を使用して分散訓練を行うための出発点となります。
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