使用FleetAPI进行分布式训练¶

FleetAPI 设计说明¶

Fleet是PaddlePaddle Fluid最新优化的多机API版本，统一了多机API的实现，兼容Transpiler/Collective两种模式。可以在MPI环境及K8S环境下进行多机训练，以及自定义分布式训练配置。

FleetAPI 接口说明¶

接口	说明
init	fleet初始化，需要在使用fleet其他接口前先调用，用于定义多机的环境配置
distributed_optimizer	fleet多机训练策略优化，接收一个标准Optimizer及相应的多机运行策略，fleet会根据优化策略进行优化
init_server	fleet加载model_dir中保存的模型相关参数进行parameter server的初始化
run_server	fleet启动parameter server服务
init_worker	fleet初始化当前worker运行环境
is_worker	判断当前节点是否是Worker节点，是则返回True，否则返回False
is_server	判断当前节点是否是Server节点，是则返回True，否则返回False
save_inference_model	fleet保存预测相关的模型及参数，参数及用法参考 code:fluid.io.save_inference_model
save_persistables	fleet保存多机模型参数，参数及用法参考 code:fluid.io.save_persistables

FleetAPI 一般训练步骤¶

通过import引入需要使用的模式¶

使用parameter server方式的训练：

from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.distribute_transpiler import fleet

初始化¶

Fleet使用 code:fleet.init(role_maker=None) 进行初始化

当用户不指定role_maker, 则Fleet默认用户使用MPI环境，会采用MPISymetricRoleMaker.

如果用户使用非MPI环境，则需要通过UserDefinedRoleMaker自行定义执行环境。例如：

role = UserDefinedRoleMaker(current_id=0,
                 role=Role.WORKER,
                 worker_num=3,
                 server_endpoints=["127.0.0.1:6001","127.0.0.1:6002"])
fleet.init(role_maker=role)

分布式策略及多机配置¶

对于Transpiler模式，需要使用 DistributeTranspilerConfig 指定多机配置。 Fleet需要在用户定义的optimizer之上装饰 code:fleet.distributed_optimizer 来完成多机分布式策略的配置。

接口	说明
sync_mode	Fleet可以支持同步训练或异步训练，默认会生成同步训练的分布式程序，通过指定 `sync_mode=False` 参数即可生成异步训练的程序
split_method	指定参数在parameter server上的分布方式, 默认使用 RoundRobin, 也可选`HashName`
slice_var_up	指定是否将较大（大于8192个元素）的参数切分到多个parameter server以均衡计算负载，默认为开启

例如：

config = DistributeTranspilerConfig()
config.sync_mode = True

# build network
# ...
avg_cost = model()

optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001)
# 加入 fleet distributed_optimizer 加入分布式策略配置及多机优化
optimizer = fleet.distributed_optimizer(optimizer, config)
optimizer.minimize(avg_cost)

具体训练流程¶

# 启动server
if fleet.is_server():
    fleet.init_server()
    fleet.run_server()

# 启动worker
if fleet.is_worker():
    # 初始化worker配置
    fleet.init_worker()

    feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
    train_reader = paddle.batch(fake_reader(), batch_size=24)

    exe.run(fleet.startup_program)

    PASS_NUM = 10
    for pass_id in range(PASS_NUM):
        for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
            avg_loss_value, auc_value, auc_batch_value = \
                exe.run(fleet.main_program, feed=feeder.feed(data), fetch_list=[avg_cost, auc, auc_batch])
            print("Pass %d, cost = %f, auc = %f, batch_auc = %f" % (pass_id, avg_loss_value, auc_value, auc_batch_value))
    # 通知server，当前节点训练结束
    fleet.stop_worker()