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。
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