分布式训练training-operator和pytorch-distributed RANK变量不统一解决

2023-05-15 17:05:25 分布式 训练 training

正文

我们在使用 training-operator 框架来实现 PyTorch 分布式任务时，发现一个变量不统一的问题：在使用 pytorch 的分布式 launch 时，需要指定一个变量是 node_rank 。同时，在 OpenMMLab 框架的 dist_train.sh 里，读取的系统环境变量是 NODE_RANK（如果系统里 NODE_RANK 没有被指定，则用默认值0）。

dist_train.sh

#!/usr/bin/env bash 
CONFIG=$1 
GPUS=$2 
NNODES=${NNODES:-1} 
NODE_RANK=${NODE_RANK:-0} # 如果NODE_RANK没有被设置为系统变量，则使用默认值0 
PORT=${PORT:-29500} 
MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-"127.0.0.1"} 
pythonPATH="$(dirname $0)/..":$PythonPATH \ 
python -m torch.distributed.launch \ 
    --nnodes=$NNODES \ 
    --node_rank=$NODE_RANK \ # 作为torch.distributed.launch参数的一部分 
    --master_addr=$MASTER_ADDR \ 
    --nproc_per_node=$GPUS \ 
    --master_port=$PORT \ 
    $(dirname "$0")/train.py \ 
    $CONFIG \ 
    --seed 0 \ 
    --launcher pytorch ${@:3}

而在 training-operator 里，NODE_RANK 这个环境变量是以 RANK 的形式出现的。

这就会导致：通过 training-operator 启动的训练 pod 里只有 RANK 变量，没有 NODE_RANK 变量，那么， dist_train.sh 里的 $NODE_RANK 变量是一个默认值 0，每一个被启动的训练 pod 里的 NODE_RANK 也是 0。这会让每个pod都认为自己是第 0 个，每个 pod 都无法感知到别的 pod 的存在，那就会各自为政，在自己的 NODE 节点上重复性的做单机多卡的分布式训练。

那么，为了实现多机多卡的训练，就势必需要解决 training-operator 提供的环境变量 RANK 与 torch.distributed.launch 需要的环境变量 NODE_RANK 的不统一的问题。

解决的思路有两个方向

  • 保持 training-operator 的 RANK 变量不变，在训练的 pod 容器里，将 RANK 变量赋值给 NODE_RANK
  • 修改 training-operator，添加 NODE_RANK 变量，并将 NODE_RANK 变量的值设为 RANK 的值

这里选第二个，因为第一个方案没走通。。。

  • 首先，将 training-operator 克隆到本地：GitHub - kubeflow/training-operator: Training operators on kubernetes.
  • 接着，全局搜索 RANK，发现该变量只出现在 ./pkg/controller.v1/pytorch/envvar.g 里：

  • 然后，添加一个 name=NODE_RANK，value= strconv.Itoa(rank) 的环境变量
func setPodEnv(obj interface{}, podTemplateSpec *corev1.PodTemplateSpec, rtype, index string) error {
   pytorchjob, ok := obj.(*kubeflowv1.PyTorchJob)
   if !ok {
      return fmt.Errorf("%+v is not a type of PyTorchJob", obj)
   }
   for i := range podTemplateSpec.Spec.Containers {
      // Initialize the environment variables.
      if len(podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env) == 0 {
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = make([]corev1.EnvVar, 0)
      }
      // Set PYTHONUNBUFFERED to true, to disable output buffering.
      // Ref https://stackoverflow.com/questions/59812009/what-is-the-use-of-pythonunbuffered-in-Docker-file.
      podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, corev1.EnvVar{
            Name:  "PYTHONUNBUFFERED",
            Value: "0",
         })
      // If the master is not null, then we need to set the MASTER_ADDR and RANK.
      if pytorchjob.Spec.PyTorchReplicaSpecs[kubeflowv1.PyTorchJobReplicaTypeMaster] != nil {
         envVars, err := GetMasterEnvVarGenerator().Generate(pytorchjob)
         if err != nil {
            return err
         }
         // Set master related environment variables.
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(
            podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, envVars...)
         // Set world size and rank.
         rank, err := strconv.Atoi(index)
         if err != nil {
            return err
         }
         if rtype == strings.ToLower(string(kubeflowv1.PyTorchJobReplicaTypeWorker)) {
            rank = rank + 1
         }
         totalReplicas := getTotalReplicas(pytorchjob)
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, corev1.EnvVar{
            Name:  "WORLD_SIZE",
            Value: strconv.Itoa(int(totalReplicas)),
         })
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, corev1.EnvVar{
            Name:  "RANK",
            Value: strconv.Itoa(rank),
         })
         // 新增一个名为NODE_RANK的环境变量
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, corev1.EnvVar{
            Name:  "NODE_RANK",
            Value: strconv.Itoa(rank),
         })
      }
      // Set the elastic environment variables if the elasticPolicy is not null.
      if pytorchjob.Spec.ElasticPolicy != nil {
         envVars, err := GetElasticEnvVarGenerator().Generate(pytorchjob)
         if err != nil {
            return err
         }
         // Set elastic related environment variables.
         podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env = append(
            podTemplateSpec.Spec.Containers[i].Env, envVars...)
      }
   }
   return nil
}
  • 重新编译：Go build & docker build
 # Build manager binary.
go build -o bin/manager cmd/training-operator.v1/main.go
 # Build docker image with the manager.
docker build -t ${IMG} -f build/images/training-operator/Dockerfile .
 # Push docker image with the manager.
docker push ${IMG}
  • 替换掉默认的镜像，在./manifests/base/deployment.yaml里修改镜像地址为上一步骤docker push的地址

  • 重新部署， 在./manifests/overlays/standalone目录下
kubectl apply -k .

获得 NODE_RANK变量

如下：

以上就是分布式训练training-operator和pytorch-distributed RANK变量不统一解决的详细内容，更多关于pytorch RANK变量不统一的资料请关注其它相关文章！

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