PyTorch在Linux上的分布式训练方案

PyTorch在Linux上的分布式训练方案主要包括以下几种：

1. 使用torch.distributed.launch

这是PyTorch官方推荐的分布式训练启动脚本。它可以帮助你轻松地启动多个进程进行分布式训练。

步骤：

1. 准备环境：

   • 确保所有节点上都安装了相同版本的PyTorch。
   • 设置好网络配置，确保节点间可以互相通信。

2. 编写训练脚本：

   • 在你的训练脚本中，使用torch.distributed.init_process_group初始化分布式环境。

3. 启动分布式训练：

   python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --nnodes=NUM_NODES --node_rank=NODE_RANK --master_addr=MASTER_IP --master_port=MASTER_PORT YOUR_TRAINING_SCRIPT.py
   

   • --nproc_per_node：每个节点上的GPU数量。
   • --nnodes：总节点数。
   • --node_rank：当前节点的排名（从0开始）。
   • --master_addr：主节点的IP地址。
   • --master_port：主节点的端口号。

2. 使用torch.multiprocessing

如果你不想使用torch.distributed.launch，也可以直接使用Python的multiprocessing模块来启动分布式训练。

示例代码：

import torch
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def train(rank, world_size):
    torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', world_size=world_size, rank=rank)
    
    # 你的训练代码
    model = ...  # 定义你的模型
    model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    
    for epoch in range(10):
        # 训练循环
        pass

if __name__ == "__main__":
    world_size = 4  # 总进程数
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

3. 使用horovod

Horovod是一个由Uber开发的分布式训练框架，可以与PyTorch无缝集成。

安装Horovod：

pip install horovod[pytorch]

启动分布式训练：

horovodrun -np 4 python YOUR_TRAINING_SCRIPT.py

• -np 4：指定使用的总进程数。

4. 使用ray[torch]

Ray是一个通用的分布式计算框架，也可以用来进行深度学习模型的分布式训练。

安装Ray：

pip install ray[torch]

示例代码：

import ray
import torch
from ray import tune
from ray.tune.schedulers import ASHAScheduler

ray.init()

@tune.with_resources(num_gpus=1)
def train(config):
    model = ...  # 定义你的模型
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=config["lr"])
    
    for epoch in range(10):
        # 训练循环
        pass

scheduler = ASHAScheduler(metric="loss", mode="min")
analysis = tune.run(
    train,
    resources_per_trial={"cpu": 2, "gpu": 1},
    config={"lr": tune.loguniform(1e-4, 1e-1)},
    num_samples=4,
    scheduler=scheduler,
)

注意事项

• 网络配置：确保所有节点在同一个子网内，并且可以互相通信。
• 同步问题：分布式训练中需要注意梯度同步和数据一致性。
• 资源管理：合理分配和监控各个节点的资源使用情况。

选择哪种方案取决于你的具体需求和环境。torch.distributed.launch是最简单直接的方案，而Horovod和Ray则提供了更多的灵活性和功能。