教案：Horovod on Ray

教案：Horovod on Ray

课程目标

1. 了解Horovod与Ray的集成原理和优势。
2. 学习如何在Ray集群上安装和配置Horovod。
3. 掌握使用RayExecutor进行分布式训练的方法。
4. 理解Ray的弹性执行特性及其在Horovod中的应用。

教学内容

1. Horovod on Ray简介

• 集成目的
  • 结合Horovod的分布式训练优势与Ray的集群管理和弹性扩展能力。
  • 使用RayExecutor API进行分布式任务执行。
  • 目前仅支持Gloo后端。

2. 安装Horovod和Ray

• 安装步骤

  $ HOROVOD_WITH_GLOO=1 ... pip install 'horovod[ray]'
  

• 参考文档
  • Ray的高级安装说明：Ray安装文档

3. 使用RayExecutor进行分布式训练

• 基本用法

  from horovod.ray import RayExecutor
  import ray# 启动或连接到现有Ray集群
  ray.init()# 在集群上启动num_workers个actor
  executor = RayExecutor(setting, num_workers=num_workers, use_gpu=True)
  executor.start()
  

• 执行函数

  def simple_fn():hvd.init()print("hvd rank", hvd.rank())return hvd.rank()result = executor.run(simple_fn)
  assert len(set(result)) == hosts * num_slots
  executor.shutdown()
  

4. 状态执行

• 支持有状态Actors

  import torch
  from horovod.torch import hvd
  from horovod.ray import RayExecutorclass MyModel:def __init__(self, learning_rate):self.model = NeuralNet()optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(),lr=learning_rate,)self.optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)def get_weights(self):return dict(self.model.parameters())def train(self):return self._train(self.model, self.optimizer)ray.init()
  executor = RayExecutor(...)
  executor.start(executable_cls=MyModel)for i in range(5):executor.execute(lambda worker: worker.train())result = executor.execute(lambda worker: worker.get_weights())
  assert all(isinstance(res, dict) for res in result)
  

5. 弹性RayExecutor

• 弹性执行

  $ ray up ray/python/ray/autoscaler/aws/example-full.yaml
  

  import horovod.torch as hvddef training_fn():hvd.init()model = Model()torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())@hvd.elastic.rundef train(state):for state.epoch in range(state.epoch, epochs):...state.commit()state = hvd.elastic.TorchState(model, optimizer, batch=0, epoch=0)state.register_reset_callbacks([on_state_reset])train(state)returnimport ray
  from horovod.ray import RayExecutorray.init(address="auto")
  settings = RayExecutor.create_settings(verbose=True)
  executor = RayExecutor(settings, min_workers=1, use_gpu=True, cpus_per_slot=2)
  executor.start()
  executor.run(training_fn)
  

6. AWS集群启动

• 集群配置

  cluster_name: horovod-cluster
  provider: {type: aws, region: us-west-2}
  auth: {ssh_user: ubuntu}
  min_workers: 3
  max_workers: 3head_node: {InstanceType: p3.2xlarge, ImageId: ami-0b294f219d14e6a82}
  worker_nodes: {InstanceType: p3.2xlarge, ImageId: ami-0b294f219d14e6a82}
  setup_commands:- HOROVOD_WITH_GLOO=1 HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install horovod[ray]
  

• 启动和监控集群

  $ ray up ray_cluster.yaml
  $ ray monitor ray_cluster.yaml
  

教学活动

1. 讲解与讨论

   • 介绍Horovod与Ray的集成，讲解其动机和优势。
   • 演示基本的RayExecutor用法及其在分布式训练中的应用。

2. 实践操作

   • 安装Horovod和Ray，并配置集群环境。
   • 修改现有的训练脚本以使用RayExecutor进行分布式训练。

3. 案例分析

   • 使用RayExecutor进行有状态和无状态的分布式训练。
   • 配置和运行弹性RayExecutor。

课后作业

1. 安装与配置

   • 安装Horovod和Ray，配置本地或云端集群环境。

2. 代码实现

   • 修改现有的训练脚本，使用RayExecutor进行分布式训练，并分析其性能。

3. 弹性训练

   • 配置弹性RayExecutor，并运行训练任务，记录和分析结果。

参考资料

• Horovod官方文档
• Ray官方文档
• AWS集群启动文档

通过本次课程，学生将掌握Horovod与Ray的集成使用方法，能够在分布式环境中高效运行训练任务，并利用Ray的弹性特性进行自动扩展和资源管理。