飞鱼集群的作业系统支持单机多卡，多机多卡作业调度。在飞鱼集群中，作业是指用户自定义的、具有生命周期的进程。作业完成后，进程结束并且自动释放资源。飞鱼集群的作业系统包含单机作业与多机作业。单机作业使用shell命令进行调度，而多机作业使用horovod作为默认的分布式底层调度器，来进行多机多卡的深度学习AI训练任务。对于horovod的一些核心概念与特性，请参考这里。
飞鱼集群提供了大量的分布式作业镜像，用户按照自己的需求选择合适的镜像。用户需要准备作业代码工程和数据集。代码工程和数据集可通过文件管理系统上传。完成镜像选择后，飞鱼集群会在宿主机上启动相应的作业容器。数据集可通过挂载的方式，映射到作业容器内部。在完成作业后自动回收容器，释放资源。在飞鱼集群的web页面，用户可进行模型权重的下载与训练日志查看。
多机多卡训练任务可在飞鱼集群的容器中应用，我们提供了一些模板镜像和多机多卡调度的案例代码。但是，这需要用户至少熟悉一种分布式训练框架，例如Horovod、Deepspeed、PyTorch的DDP等。此外，用户还需要进行复杂的环境配置，影响开发效率。
下面是飞鱼集群的一些特性：
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飞鱼集群集成了最先进的多机多卡训练技术，提供了大量的分布式作业镜像来进行多机多卡训练任务，减小用户配置深度学习环境花费的时间。
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飞鱼集群提供了作业的模板工程，用户只需要按照我们的样例，实现对应的函数，就可以进行多机作业。这使得用户不需要进行分布式框架的一些配置，例如local_rank，rank，通信库等。
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飞鱼集群的作业系统支持多个深度学习平台，例如PyTorch、Tensorflow等，内置了MMDetection目标检测框架。
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此外，飞鱼集群的作业系统还提供了训练过程可视化(TensorBoard)，日志管理，权重管理，超参数搜索等功能，提高深度学习工程师的研发效率。
飞鱼集群的作业分为单机作业和多机作业，通过提交一个yaml文件，进行作业配置。对于单机作业，用户对yaml是无感知的，仅需参考下方的单机作业小节进行作业提交。对于多机作业，我们提供了相关的api说明，用户需要仔细阅读文档。
飞鱼集群的作业系统涉及到3个文件，多机作业至少需要2个相关文件才可以运行，单机作业仅需1个yaml文件。以faster-rcnn为例，完整的代码工程在这里。如下图：
distributed.yaml是实验的配置文件，model_def.py是模型代码文件（单机作业非必须），这两个文件在多机作业中是必要的。startup-hook.sh是一个shell脚本，用来配置缺失的一些环境依赖，例如在该文件中写pip install xxx, apt-get install xxx。当您选择的镜像并不缺失您所需要的依赖时，该文件不是必要的。
对于代码工程中的其他文件，是用户自己的深度学习代码，或者github等代码仓库下载得到。用户想提交飞鱼集群的作业时，仅需要增加上述所需的几个文件即可。一些常见的用法在imagenet工程中。
这里介绍如何使用飞鱼集群的作业系统生成所需的文件。distributed.yaml通过如下界面生成，单击确定后，系统会自动生成该配置文件。
注意：本节提供的是点击和填写值的方式生成yaml，对于高级模式(在线编辑yaml)，需要详细阅读
文档，保证yaml中的必填字段是正确的值。
model_def.py需要用户自己编写(具体编写规则请参考下文)，我们在训练代码路径包含到该文件的位置，即代码工程位置（另外两个文件与它也需要在同一个层级），如图：
startup-hook.sh通过如下界面生成：
注意：数据集请不要放在代码工程文件下，建议使用挂载的方式，对应distributed.yaml中的
bind_mounts字段。
用户将自己的代码工程打包，然后添加所需的3个文件即可进行飞鱼集群的作业调度。
distributed.yaml # 实验配置文件，系统可帮助生成
model_def.py # 模型代码文件，需要用户按照我们的api规则进行编写
startup-hook.sh # 依赖安装，非必需，系统可帮助生成
本节介绍了飞鱼集群的单机作业，我们将展示如何提交一个单机作业。用户需要选择调度的GPU卡数(不可超过单台物理机的GPU卡数上限)，选择镜像等就可以进行作业提交。单机作业系统提供了一个入口entrypoint，用户需要提供一个可执行的shell命令，例如python train.py、mkdir /mnt/volume/userdata/等。
这里我们将详细地介绍飞鱼集群的单机作业系统。单机作业通过将GPU物理卡挂载进入容器，实现gpu的分配。完成显卡挂载后，在容器内部执行用户提供的shell命令，执行完后删除容器并释放物理资源。下面是单机作业的界面：
下面是单机作业的一些参数说明：
GPU数量 #用户本次单机作业需要使用的GPU数量，即挂载进容器的gpu卡数
镜像 #用户选择的单机作业镜像
挂载 #用户可将飞鱼集群的存储挂载到容器内部，一般用于数据集挂载
entrypoint #用户所需执行的shell命令,例如python xxx.py, mkdir xxx等
训练代码路径 #用户上传的代码路径，即打开terminal的绝对路径，并在该路径下执行entrypoint
依赖环境安装命令 #用户追加的环境依赖。例如pip install xxx
用户根据需要选择GPU数量和适合的镜像，对于我们提供的模板镜像，若有缺失的环境可以通过依赖环境安装命令进行补充。由于训练代码一般不放大型数据集，用户若有数据，推荐使用我们的挂载系统，将分布式存储(即用户的文件管理)挂载到容器内部，并在自己的代码中指定相关的数据路径即可。对于entrypoint，系统默认的执行路径是训练代码路径，即在该路径下打开terminal并运行entrypoint的shell命令。
关于挂载，是飞鱼提供的一种文件持久化的方式，目的是让用户挂载一些数据到容器中，或者保存一些中间文件(作业结束后需要保存的文件)。如需要写操作，请不要使用ReadOnly。host是文件管理的路径，container是容器中需要配置的目录。例如，假设将文件管理的/mnt/volume/userdata/usr1挂载到容器内部的/mnt/data。用户只需要将文件保存到/mnt/data下，则飞鱼的文件管理系统中的/mnt/volume/userdata/usr1下会存在相关的保存文件，而不会在作业结束，释放资源后消失。
这是一个目标检测的代码工程，假设用户的代码工程结构如下：
python train.py是用户要执行的训练命令。我们将这个工程使用飞鱼集群单机作业执行，用户需要按照如下步骤：
1. 用户通过飞鱼的文件管理上传代码文件，记录工程路径为path1，将数据集上传到飞鱼集群的文件管理，记录数据路径为dir2；
2. 用户根据需要选择镜像，GPU卡数量，补充环境依赖；
3. 用户将数据集path2挂载到容器内部，例如path2挂载到path3；；
4. 用户将自己代码中的数据集读取的路径更换为path3
5. 用户在entrypoint中写入python train.py并点击提交作业，作业将在path1下执行命令。
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训练代码路径的容量一般为95M，用户的一些大文件可以通过挂载的方式。
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对于一些非深度学习的任务，单机作业只分配资源，用户可以自定义执行的shell命令，并在执行完命令后释放资源。
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由于单机作业执行完会释放资源，相关的中间文件用户若需保存，请指定飞鱼集群的分布式存储，即挂载进容器的目录进行保存。
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由于单机作业我们不对用户的代码进行限制，所以相关的作业可视化功能不可用。
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对于一些了解多机多卡的用户，其实飞鱼集群的单机作业系统也可以执行多机作业。例如使用torchrun，用户可通过shell命令获取ip并设置为环境变量，然后在torchrun中指定，按照需要起多个单机作业形成多机作业。（torchrun只需指定master节点的ip）
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对于自己制作的单机作业镜像，安装其他依赖时，不要破坏飞鱼所提供的原本文件结构以及依赖（一般来说不会）。不要在entrypoint填写不规范的shell命令，这会可能会导致作业卡死或者报错。若用户安装anaconda，尽量不要使用conda activate命令。（conda activate命令写在shell脚本文件中可能导致不兼容，这与飞鱼集群无关，解决方案可以使用xxx/.../anaconda/envs/xxx/bin/python执行，或者尝试使用source activate）
在本教程中，我们将向您展示如何将训练示例与飞鱼集群(Volador Cluster)环境集成在一起。我们将在本地训练环境上运行我们的实验。
注意:本教程以MNIST手写体识别为例，推荐给刚接触飞鱼集群作业的深度学习AI模型开发人员。
代码文件在这里。飞鱼集群的作业系统至少需要两个文件，一个.yaml（用来配置作业的相关信息），一个.py文件（用来定义模型结构、数据集、优化器等深度学习中常用的相关信息）。
在文件管理下解压代码文件，路径为/public/mnist-test-ddp。填写的信息如下：
完成填写后，点击确定，提交作业。
注意：需要保证所填参数一致，文件路径真实存在。
本教程描述了如何将现有的PyTorch模型移植到飞鱼集群作业系统。我们将MNIST数据集移植到一个简单的图像分类模型。本教程基于官方的PyTorch MNIST示例。
要在飞鱼集群作业系统中使用PyTorch模型，你需要将模型移植到系统的API。对于大多数模型，这个移植过程是直接的，并且一旦模型被移植，那么飞鱼集群具备的特性都将可用。例如，您可以在不更改模型代码的情况下进行分布式训练或超参数搜索，并且将自动存储和可视化您的模型。
在训练PyTorch模型时，飞鱼集群提供了一个内置的训练循环，该循环将每个batch的训练数据馈送到train_batch函数中，该函数应该执行前向传递、反向传播并计算训练指标。此外，飞鱼集群还进行日志管理和设备初始化。要将模型代码插入指定的训练循环中，需要定义执行以下任务的方法:
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初始化模型(model)、优化器(optimizer)和学习率调度器( LR scheduler)
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定义前向传播(forward)和反向传播(backward)的训练函数
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定义评估函数来计算验证数据集上的损失和其他度量
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加载训练数据集
-
加载验证数据集
然后，训练循环将自动调用这些函数进行训练循环(train loop)。这些函数应该组织到一个trial类中，这是用户定义的Python类，继承自determined.pytorch.PyTorchTrial。下面介绍如何编写第一个trial类，然后介绍如何使用飞鱼集群的作业系统来运行用户自定义的训练作业。
下面是trial类的骨架结构：
import torch.nn as nn
from determined.pytorch import DataLoader, PyTorchTrial, PyTorchTrialContext
class MNISTTrial(PyTorchTrial):
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext):
# Initialize the trial class and wrap the models, optimizers, and LR schedulers.
pass
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int):
# Run forward passes on the models and backward passes on the optimizers.
pass
def evaluate_batch(self, batch: TorchData):
# Define how to evaluate the model by calculating loss and other metrics
# for a batch of validation data.
pass
def build_training_data_loader(self):
# Create the training data loader.
# This should return a determined.pytorch.Dataset.
pass
def build_validation_data_loader(self):
# Create the validation data loader.
# This should return a determined.pytorch.Dataset.
pass
接下来我们详细地讲解如何实现该类中的每个函数，该类继承于PyTorchTrial类。
与其他Python类一样，__init__方法被调用来构造我们的trial类。向这个方法传递一个参数context。context包含有关模型训练中的信息，例如超参数的值。所有模型(model)和优化器(optimizer)必须分别用我们提供的方法wrap_model和wrap_optimizer来包裹，它们是由PyTorchTrialContext提供的。在这个MNIST示例中，可以通过context提供的的get_hparam()方法访问模型的超参数的当前值。
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext):
# Store trial context for later use.
self.context = context
# Create a unique download directory for each rank so they don't overwrite each
# other when doing distributed training.
self.download_directory = f"/tmp/data-rank{self.context.distributed.get_rank()}"
self.data_downloaded = False
# Initialize the model and wrap it using self.context.wrap_model().
self.model = self.context.wrap_model(
nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, self.context.get_hparam("n_filters1"), 3, 1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(
self.context.get_hparam("n_filters1"),
self.context.get_hparam("n_filters2"),
3,
),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(2),
nn.Dropout2d(self.context.get_hparam("dropout1")),
Flatten(),
nn.Linear(144 * self.context.get_hparam("n_filters2"), 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout2d(self.context.get_hparam("dropout2")),
nn.Linear(128, 10),
nn.LogSoftmax(),
)
)
# Initialize the optimizer and wrap it using self.context.wrap_optimizer().
self.optimizer = self.context.wrap_optimizer(
torch.optim.Adadelta(
model.parameters(), lr=self.context.get_hparam("learning_rate")
)
)
需要定义的方法是build_training_data_loader和build_validation_data_loader。飞鱼集群的作业系统分别使用这些方法来加载训练和验证数据集。这两个方法都应该返回一个类似于torch.utils.data.DataLoader的数据加载器 。
def build_training_data_loader(self):
if not self.data_downloaded:
self.download_directory = data.download_dataset(
download_directory=self.download_directory,
data_config=self.context.get_data_config(),
)
self.data_downloaded = True
train_data = data.get_dataset(self.download_directory, train=True)
return DataLoader(train_data, batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size())
def build_validation_data_loader(self):
if not self.data_downloaded:
self.download_directory = data.download_dataset(
download_directory=self.download_directory,
data_config=self.context.get_data_config(),
)
self.data_downloaded = True
validation_data = data.get_dataset(self.download_directory, train=False)
return DataLoader(
validation_data, batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size()
)
train_batch()方法从训练数据集中获得一个batch的数据;它应该对模型进行前向传播，对损失进行反向传播，并对优化器进行处理。这个方法应该返回一个包含用户自定义的训练指标的字典;飞鱼集群将自动对batch间的所有指标进行平均。如果将优化器设置为自动处理梯度归零，则step_optimizer将把梯度归零，并且不需要调用optimizer.zero_grad()。
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int):
batch = cast(Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], batch)
data, labels = batch
# Define the training forward pass and calculate loss.
output = self.model(data)
loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, labels)
# Define the training backward pass and step the optimizer.
self.context.backward(loss)
self.context.step_optimizer(self.optimizer)
return {"loss": loss}
向evaluate_batch()方法传递来自验证数据集的单batch数据;它计算用户自定义的验证指标(metric)，并将它们作为将指标名称映射到字典返回。每个batch的验证指标被聚合，为整个验证集生成单个指标。默认情况下，验证指标是被平均处理的。
def evaluate_batch(self, batch: TorchData):
batch = cast(Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor], batch)
data, labels = batch
output = self.model(data)
validation_loss = torch.nn.functional.nll_loss(output, labels).item()
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
accuracy = pred.eq(labels.view_as(pred)).sum().item() / len(data)
return {"validation_loss": validation_loss, "accuracy": accuracy}
现在我们已经完成了模型代码的移植（完成.py文件编写），可以使用飞鱼集群的作业功能了。在飞鱼集群的作业系统中，trial(试验)是一个训练任务，它由一个数据集、一个深度学习模型和模型所有超参数的值组成。实验是一个或多个trial的集合:一个实验可以训练单个模型(使用单个trial)，也可以在用户定义的超参数空间上定义搜索(多个trial)。
为了创建一个实验，我们首先编写一个配置文件(.yaml)，该文件定义了我们想要运行的实验的类型。下面是一个yaml的示例：
name: mnist_pytorch_const
data:
url: https://s3-us-west-2.amazonaws.com/determined-ai-test-data/pytorch_mnist.tar.gz
hyperparameters:
learning_rate: 1.0
global_batch_size: 64
n_filters1: 32
n_filters2: 64
dropout1: 0.25
dropout2: 0.5
records_per_epoch: 50_000
searcher:
name: single
metric: validation_loss
max_length:
epochs: 1
smaller_is_better: true
entrypoint: model_def:MNistTrial
entrypoint指定了要使用的trial类的名称。一般情况下，代码工程会包含多个模型代码文件，那么指定文件名将是必要的。这种情况下，我们使用model_def:MNistTrial作为entrypoint的参数值，其中model_def是模型代码文件model_def.py不含后缀的文件名。关于yaml中的更多参数信息，请参考实验配置文件详解章节。
模型评估是系统自动完成的，用户只需在web浏览器访问相应界面即可获取相关信息（精度指标，损失等）。
飞鱼集群的作业系统为PyTorch和Keras提供了高级框架api，让用户在没有样板代码的情况下描述他们的模型。系统通过提供最先进的训练循环来减少样板文件，该循环提供分布式训练、超参数搜索、自动混合精度和许多其他特性。
在本教程中，我们将通过一个示例，成功地将PyTorch代码组织到PyTorchTrial 的API中。一旦你的代码是PyTorchTrial格式，你就可以很容易地利用飞鱼集群的作业系统来提交自定义的作业。
虽然多样的深度学习算法是不同的，但是执行深度学习训练的代码往往遵循一个范式，具有相同类型的代码结构。通常，由一个模型(model)，优化器(optimizer)，数据(dataset)，学习率调度器(LR scheduler)构成。我们建议按以下顺序提取源工程代码文件中的组件，以便进行飞鱼集群作业调度：
1.模型(model)
2.优化器(optimizer)
3.数据(dataloader)
4.训练验证过程(train/validate batch)
5.学习率调度(learning rate scheduler)
6.其他特性，例如automatic mixed precision(amp),梯度裁剪(gradient clipping)等
我们将源工程代码文件中的组件依次填入到trial类中对应的方法中，然后应用一个yaml配置文件来执行作业。
在开始之前，我们需要创建核心文件。确定需要定义两个文件:模型定义文件(.py)和实验配置文件(.yaml)。
模型定义文件包含一个trial类，下面是一个示例：
from typing import Any, Dict, Union, Sequence
from determined.pytorch import DataLoader, PyTorchTrial, PyTorchTrialContext
TorchData = Union[Dict[str, torch.Tensor], Sequence[torch.Tensor], torch.Tensor]
class MyTrial(PyTorchTrial):
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext) -> None:
self.context = context
def build_training_data_loader(self) -> DataLoader:
return DataLoader()
def build_validation_data_loader(self) -> DataLoader:
return DataLoader()
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int) -> Dict[str, Any]:
return {}
def evaluate_batch(self, batch: TorchData) -> Dict[str, Any]:
return {}
我们还需要创建一个实验配置文件。该文件定义了具体的实验信息，如:样本数量、训练轮次和超参数。我们建议将所有的超参数都添加到这个文件中，方便进行超参数调整、超参数搜索或者作业重启。
在本例中，不使用超参数搜索功能，示例如下：
name: imagenet-test # 作业名
description: ImageNet_PyTorch_const # 作业描述
hyperparameters: #超参数
global_batch_size: 256
dense1: 128
data: /mnt/data
arch: resnet18
workers: 4
start-epoch: 0
lr: 0.1
momentum: 0.9
weight_decay: 1e-4
pretrained: True
records_per_epoch: 12181167 # imagenet数据集中训练集的图片数量
searcher:
name: single # 不使用超参数搜索
metric: acc # 验证集指标
smaller_is_better: false # 针对验证集指标保留最佳权重
max_length:
epochs: 10 # 训练10个epoch
entrypoint: model_def:ImageNetTrial # 作业入口文件及类名
max_restarts: 0 # 重启作业次数
关于实验配置文件yaml中的更多参数信息说明，请参考实验配置文件字段详解章节。
现在我们已经完成了准备工作，我们可以通过创建模型开始移植。模型代码将放在trial的__init__()函数中。我们使用self.context.wrap_model()包裹源代码中的model，该操作会自动地将模型转变为cuda，而不需要显示的指定model.cuda()。特别地，用户可以通过self.context.get_hparams()获取yaml文件中对应的超参数值。
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext):
self.context = context
arch = self.context.get_hparam("arch")
if self.context.get_hparam("pretrained"):
print("=> using pre-trained model '{}'".format(arch))
model = models.__dict__[arch](pretrained=True)
else:
print("=> creating model '{}'".format(arch))
model = models.__dict__[arch]()
self.model = self.context.wrap_model(model)
优化器(optimizer)及损失函数(loss)也将添加在__init__方法中，优化器需要被我们提供的self.context.wrap_optimizer()函数包裹。对于学习率调度器(LR Scheduler)，我们提供了一个self.context.wrap_lr_scheduler()函数来包裹torch.optim.lr_scheduler类下的学习率调度器。更新后的代码块为：
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext):
self.context = context
arch = self.context.get_hparam("arch")
if self.context.get_hparam("pretrained"):
print("=> using pre-trained model '{}'".format(arch))
model = models.__dict__[arch](pretrained=True)
else:
print("=> creating model '{}'".format(arch))
model = models.__dict__[arch]()
self.model = self.context.wrap_model(model)
optimizer = torch.optim.SGD(
self.model.parameters(),
self.context.get_hparam("lr"),
momentum=self.context.get_hparam("momentum"),
weight_decay=self.context.get_hparam("weight_decay")
)
self.optimizer = self.context.wrap_optimizer(optimizer)
lr_sch = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(
self.optimizer, gamma=0.1, step_size=2
)
self.lr_sch = self.context.wrap_lr_scheduler(
lr_sch, step_mode=LRScheduler.StepMode.STEP_EVERY_EPOCH
)
self.criterion = nn.CrossEntropyLoss()
这里开始填写build_train_data_loader()和build_validation_data_loader()。这两个数据加载函数都返回一个类似于PyTorch 的DataLoader。它们的参数几乎相同，用来处理分布式训练的数据。
def build_training_data_loader(self):
traindir = os.path.join(self.download_directory, 'train')
self.normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
train_dataset = datasets.ImageFolder(
traindir,
transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
self.normalize,
]))
return DataLoader(
train_dataset,
batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size(),
shuffle=True,
num_workers=self.context.get_hparam("workers", pin_memory=True)
)
def build_validation_data_loader(self):
valdir = os.path.join(self.download_directory, 'val')
self.normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
val_dataset = datasets.ImageFolder(
valdir,
transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
self.normalize,
]))
return DataLoader(
val_dataset,
batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size(),
shuffle=False,
num_workers=self.context.get_hparam("workers", pin_memory=True)
)
现在开始设置train_batch函数了。通常在PyTorch中，通过DataLoader来循环访问和训练用户的模型。在飞鱼集群中，train_batch()提供一个batch的处理，因此我们可以将代码直接复制到函数中。self.accuracy函数为用户自定义的函数，用来计算每个batch的精度。对于train_batch方法，需要实现前向传播和反向传播。飞鱼集群的作业系统提供了两个函数self.context.backward()和self.context.step_optimizer()来包裹。
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int):
images, target = batch
output = self.model(images)
loss = self.criterion(output, target)
acc1, acc5 = self.accuracy(output, target, topk=(1, 5))
self.context.backward(loss)
self.context.step_optimizer(self.optimizer)
return {"loss": loss.item(), 'top1': acc1[0], 'top5': acc5[0]}
对于evaluate_batch函数，则无需进行反向传播。
def evaluate_batch(self, batch: TorchData):
images, target = batch
output = self.model(images)
val_loss = self.criterion(output, target)
acc1, acc5 = self.accuracy(output, target, topk=(1, 5))
return {"val_loss": loss.item(), 'top1': acc1[0], 'top5':acc5[0]}
对于更高级的API，例如混合精度或者梯度裁剪，我们将在下面的章节介绍。
本教程将以Fashion MNIST数据为例，演示如何移植一个简单的图像分类算法tf.keras
到我们的飞鱼集群系统。本教程基于Tensorflow的高级API Keras。
当训练一个tf.keras模型，飞鱼集群的作业系统提供了一个内置的训练循环，它将批量数据提供给用户的模型，执行反向传播，并计算训练指标。要实现飞鱼集群对tensorflow高级API Keras的调度，需要定义执行以下任务的方法:
-
初始化
-
构建模型图(model graph)
-
构建训练集
-
构建验证集
飞鱼集群的作业系统将自动调用这些函数进行训练循环。这些方法应该组织到一个trial类中，这是一个用户定义的Python类，继承自determined.keras.TFKerasTrial。代码工程文件在这里。
下面是trial类的骨架结构：
import keras
from determined.keras import TFKerasTrial, TFKerasTrialContext
class FashionMNISTTrial(TFKerasTrial):
def __init__(self, context: TFKerasTrialContext):
# Initialize the trial class.
pass
def build_model(self):
# Define and compile model graph.
pass
def build_training_data_loader(self):
# Create the training data loader. This should return a keras.Sequence,
# a tf.data.Dataset, or NumPy arrays.
pass
def build_validation_data_loader(self):
# Create the validation data loader. This should return a keras.Sequence,
# a tf.data.Dataset, or NumPy arrays.
pass
与其他Python类一样，__init__方法被调用来构造我们的trial类。向这个方法传递一个参数context。context包含有关模型训练中的信息，例如超参数的值。这个实例不需要访问任何属性，但是我们将它赋值给一个实例变量，以便以后使用它:
def __init__(self, context: TFKerasTrialContext):
# Store trial context for later use.
self.context = context
build_model()方法返回一个编译后的tf.keras.Model对象。Fashion MNIST模型代码使用Keras Sequential API，我们可以在build_model的实现中继续使用该API。唯一的小区别是，模型需要在编译之前通过调用self.context.wrap_model()来包裹，而优化器需要通过调用self.context.wrap_optimizer()来包裹。
def build_model(self):
model = keras.Sequential(
[
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(self.context.get_hparam("dense1"), activation="relu"),
keras.layers.Dense(10),
]
)
# Wrap the model.
model = self.context.wrap_model(model)
# Create and wrap optimizer.
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
optimizer = self.context.wrap_optimizer(optimizer)
model.compile(
optimizer=optimizer,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name="accuracy")],
)
return model
用户需要定义的最后两个方法是build_training_data_loader()和build_validation_data_loader()。飞鱼集群的作业系统分别使用这些方法来加载训练和验证数据集。
系统支持三种方式将数据加载到tf.KerasAPI，例如tf.keras.utils.Sequence，tf.data.Dataset或者numpy.array。由于数据集很小，Fashion MNIST模型使用NumPy数组表示数据。下面是一个示例：
def build_training_data_loader(self):
train_images, train_labels = data.load_training_data()
train_images = train_images / 255.0
return train_images, train_labels
def build_validation_data_loader(self):
test_images, test_labels = data.load_validation_data()
test_images = test_images / 255.0
return test_images, test_labels
现在已经完成模型代码的移植。我们可以训练模型的单个实例或执行超参数搜索。
为了创建一个实验，还需要编写一个配置文件，该文件定义了我们想要运行的实验类型。在这种情况下，我们想要训练模型5个epoch，并且不使用超参数搜索，配置文件yaml如下：
name: fashion_mnist_keras_const
hyperparameters:
global_batch_size: 32
dense1: 128
records_per_epoch: 50000
searcher:
name: single
metric: val_accuracy
max_length:
epochs: 5
entrypoint: model_def:FashionMNISTTrial
yaml配置文件类似于pytorch示例，关于实验配置文件yaml中的更多参数信息说明，请参考实验配置文件字段详解章节。
模型评估是系统自动完成的，用户只需在web浏览器访问相应界面即可获取相关信息（精度指标，损失等）。
飞鱼集群的作业系统提供了大量的例子供参考，包含计算机视觉与自然语言处理，这些例子可以在仓库找到。
飞鱼集群内部集成了mmdetection框架。
MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。
飞鱼集群对其进行封装，通过编写的中间件对其进行调用。如果您对MMDetection有一定了解，可以非常快地上手。如果您符合以下情况，那么该功能将会很方便您的工作：
-
您希望使用功能强大的集成框架执行目标检测，该框架可以轻松地根据需求进行扩展。
-
您是一个想要快速开始使用MMDetection的用户。
-
您是MMDetection用户，希望轻松运行多节点分布式训练和高级超参数搜索。
使用MMDetection最简单的方法是从提供的Faster-RCNN实验配置开始。相关的README在这里，相关的代码文件在这里。我们给出了如何使用MMDetection的教程，并介绍了如何修改自定义行为的配置。
您可以使用训练API训练几乎任何深度学习模型。API指南描述了如何使用您现有的模型代码并在飞鱼集群的作业系统中训练您的模型。
本教程讲述了如何针对PyTorch版的代码工程进行修改，提交作业。这里主要讲述的是模型代码文件model_def.py的编写。
在飞鱼集群的作业系统中训练PyTorch模型，需要实现一个继承自PyTorchTrial的trial类，并将其指定为实验配置文件中的entrypoint。
用户需要编写表示训练过程中使用的组件的特定函数，下面是model_def.py一个很好的开始模板:
from typing import Any, Dict, Union, Sequence
from determined.pytorch import DataLoader, PyTorchTrial, PyTorchTrialContext
TorchData = Union[Dict[str, torch.Tensor], Sequence[torch.Tensor], torch.Tensor]
class MyTrial(PyTorchTrial):
def __init__(self, context: PyTorchTrialContext) -> None:
self.context = context
def build_training_data_loader(self) -> DataLoader:
return DataLoader()
def build_validation_data_loader(self) -> DataLoader:
return DataLoader()
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int) -> Dict[str, Any]:
return {}
def evaluate_batch(self, batch: TorchData) -> Dict[str, Any]:
return {}
在进行训练任务之前，需要先准备数据集，我们推荐以下几种方式：
1.通过我们的文件管理系统上传；
2.在宿主机直接上传(推荐)；
3.在startup-hook.sh中下载；
4.在构造函数__init__中进行下载。
如果您正在运行分布式训练实验，我们建议您使用第2种方法。在分布式训练期间，需要在不同的容器上运行多个进程。为了使所有进程都能够访问数据，并防止多个下载进程(每个GPU一个进程)相互冲突，应该将数据下载到不同级别的唯一目录中。多线程下载的例子：
def __init__(self, context) -> None:
self.context = context
# Create a unique download directory for each rank so they don't overwrite each
# other when doing distributed training.
self.download_directory = f"/tmp/data-rank{self.context.distributed.get_rank()}"
self.download_directory = download_data(
download_directory=self.download_directory,
url=self.context.get_data_config()["url"],
)
数据加载到PyTorchTrial是通过定义两个函数来完成的，build_training_data_loader()和build_validation_data_loader()。这两个数据加载函数都返回一个类似于PyTorch的DataLoader的实例。determined.pytorch.DataLoader都将返回一个batch的数据，这些数据将直接提供给train_batch()和evaluate_batch()函数。数据加载器的batch size大小是根据实验配置文件(.yaml)中的global_batch_size字段和slots_per_trial字段计算的。self.context.get_per_slot_batch_size()函数可以自动地计算每张卡上的batch size大小。下面是个例子：
def build_training_data_loader(self):
traindir = os.path.join(self.download_directory, 'train')
self.normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
train_dataset = datasets.ImageFolder(
traindir,
transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
self.normalize,
]))
return DataLoader(
train_dataset,
batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size(),
shuffle=True,
num_workers=self.context.get_hparam("workers", pin_memory=True),
)
def build_validation_data_loader(self):
valdir = os.path.join(self.download_directory, 'val')
self.normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
val_dataset = datasets.ImageFolder(
valdir,
transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
self.normalize,
]))
return DataLoader(
val_dataset,
batch_size=self.context.get_per_slot_batch_size(),
shuffle=False,
num_workers=self.context.get_hparam("workers", pin_memory=True),
)
train_batch()的输出是以下的格式之一batch数据：
# A numpy array
batch: np.ndarray = np.array([0, 0], [0, 0]])
# A PyTorch tensor
batch: torch.Tensor = torch.Tensor([[0, 0], [0, 0]])
# A tuple of arrays or tensors
batch: Tuple[np.ndarray] = (np.array([0, 0]), np.array([0, 0]))
batch: Tuple[torch.Tensor] = (torch.Tensor([0, 0]), torch.Tensor([0, 0]))
# A list of arrays or tensors
batch: List[np.ndarray] = [np.array([0, 0]), np.array([0, 0])]
batch: List[torch.Tensor] = [torch.Tensor([0, 0]), torch.Tensor([0, 0])]
# A dictionary mapping strings to arrays or tensors
batch: Dict[str, np.ndarray] = {"data": np.array([0, 0]), "label": np.array([0, 0])}
batch: Dict[str, torch.Tensor] = {"data": torch.Tensor([0, 0]), "label": torch.Tensor([0, 0])}
# A combination of the above
batch = {
"data": [
{"sub_data1": torch.Tensor([[0, 0], [0, 0]])},
{"sub_data2": torch.Tensor([0, 0])},
],
"label": (torch.Tensor([0, 0]), torch.Tensor([[0, 0], [0, 0]])),
}
用户需要使用提供的context构造函数，初始化将在训练中使用的对象。这些对象包括模型(model)、优化器(optimizer)、学习率调度器(learning rate scheduler)以及自定义损失(loss)和度量函数(metric)。
使用context初始化的步骤一般如下：
1.初始化模型并用context.wrap_mode()包裹它们。
2.初始化优化器并使用context.wrap_optimizer()包裹它们。
3.初始化学习率调度器并使用context.wrap_lr_scheduler()包裹它们。
4.如果需要自动混合精度，使用context.configure_apex_amp()包裹模型和优化器。
5.定义自定义损失函数和度量函数。
警告：如果没有包裹您的一些模型、优化器和学习率调度器，您可能会看到暂停和稍后继续的试验
的指标与未暂停的试验有很大不同。原因是模型的状态可能无法准确或完全地从断点恢复。在使用
PyTorch时，如果PyTorch API没有正确使用，有时会发生这种情况。
下面是一个代码示例：
self.context = context
self.a = self.context.wrap_model(MyModelA())
self.b = self.context.wrap_model(MyModelB())
self.opt1 = self.context.wrap_optimizer(torch.optm.Adam(self.a))
self.opt2 = self.context.wrap_optimizer(torch.optm.Adam(self.b))
(self.a, self.b), (self.opt1, self.opt2) = self.context.configure_apex_amp(
models=[self.a, self.b],
optimizers=[self.opt1, self.opt2],
num_losses=2,
)
self.lrs1 = self.context.wrap_lr_scheduler(
lr_scheduler=LambdaLR(self.opt1, lr_lambda=lambda epoch: 0.95 ** epoch),
step_mode=LRScheduler.StepMode.STEP_EVERY_EPOCH,
))
注意：飞鱼集群的作业系统自动地收集不同显卡(rank)上的度量值(这里指的是loss),并进行平
均，这不需要用户自己做。用户只需要实现前向传播和反向传播并更新优化器即可，需要更改
optimizer.zero_grad()、loss.backward()和optimizer.step()。self.context将用于
调用loss反向传播并处理调零和步进优化器。
注意：train_batch()返回的度量被自动平均并显示，所以我们不需要自己做这些。
用户只需要用我们的API实现前向传播、反向传播并更新优化器信息。涉及的函数主要有optimizer.zero_grad()、loss.backward()和optimizer.step()。最终的例子如下：
def train_batch(self, batch: TorchData, epoch_idx: int, batch_idx: int):
images, target = batch
output = self.model(images)
loss = self.criterion(output, target)
acc1, acc5 = self.accuracy(output, target, topk=(1, 5))
self.context.backward(loss)
self.context.step_optimizer(self.optimizer)
return {"loss": loss.item(), "top1": acc1[0], "top5": acc5[0]}
如若使用梯度裁剪，请在train_batch()方法中进行设置，在下面是一个样例：
# Assume two models, two optimizers, and two LR schedulers were initialized
# in ``__init__``.
# Calculate the losses using the models.
loss1 = self.model1(batch)
loss2 = self.model2(batch)
# Run backward passes on losses and step optimizers. These can happen
# in arbitrary orders.
self.context.backward(loss1)
self.context.backward(loss2)
self.context.step_optimizer(
self.opt1,
clip_grads=lambda params: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(params, 0.0001),
)
self.context.step_optimizer(self.opt2)
# Step the learning rate.
self.lrs1.step()
self.lrs2.step()
return {"loss1": loss1, "loss2": loss2}
注意：evaluate_batch()返回的metric被自动平均。例子如下：
def evaluate_batch(self, batch: TorchData):
images, target = batch
output = self.model(images)
validation_loss = self.criterion(output, target)
return {"validation_loss": loss.item()}
完成训练后保存的Pytorch权重文件包含4个键值(key)：
-
models_state_dict -
optimizers_state_dict -
lr_schedulers_state_dict -
callbacks
本节介绍如何使用Tensorflow下的Keras API。需要实现一个继承TFKerasTial的trial类，并将其指定为实验配置文件中entrypoint。
要了解这个API，用户可以从下面的例子开始:
下面是一个简单的模板，用户需要实现具体的方法：
import keras
from determined.keras import TFKerasTrial, TFKerasTrialContext
class TFKearsTrial(TFKerasTrial):
def __init__(self, context: TFKerasTrialContext):
# Initialize the trial class.
pass
def build_model(self):
# Define and compile model graph.
pass
def build_training_data_loader(self):
# Create the training data loader. This should return a keras.Sequence,
# a tf.data.Dataset, or NumPy arrays.
pass
def build_validation_data_loader(self):
# Create the validation data loader. This should return a keras.Sequence,
# a tf.data.Dataset, or NumPy arrays.
pass
加载数据是通过build_training_data_loader()和build_validation_data_loader()方法完成的。它们应该返回以下数据类型之一:
-
NumPy数组的元组
(x, y)。x必须是NumPy数组(或类似数组)，数组列表(如果模型有多个输入)，或者将输入名称映射到相应数组的字典(如果模型有命名输入)。Y应该是numpy数组。 -
NumPy数组的元组
(x, y, sample_weights) -
tf.data.dataset类型，返回由(inputs, targets)或(inputs, targets, sample_weights)组成的元组。 -
keras.utils.Sequence类型，返回
(inputs, targets)或(inputs, targets, sample_weights)组成的元组。
假设使用tf.data.Dataset，用户需要使用self.context.wrap_dataset()包裹训练和验证数据集。为了获得最佳性能，用户应该在创建数据集后立即包裹数据集。
用户需要在使用self.context.wrap_model()编译之前包裹模型。在完成包裹后，调用model.compile()，通常在build_model()方法中完成。
TFKerasTial接口允许用户配置model.fit，通过self.context.configure_fit()来调用。一个简单案例如下：
class MyTFKerasTrial(det.keras.TFKerasTrial):
def __init__(self, context):
...
self.context.configure_fit(verbose=False, workers=5)
# It is safe to call configure_fit() multiple times.
self.context.configure_fit(use_multiprocessing=True)
保持的权重为h5文件，使用tf.keras.models.save_model，更多信息请参考Keras文档。
飞鱼集群将在未来版本中支持DeepSpeed。
超参数调优是选择数据、特征、模型架构和学习算法以产生有效模型的常见机器学习过程。考虑到潜在的大量超参数，超参数调优是一个具有挑战性的问题。
机器学习工程师可以手动猜测和测试超参数，或者他们可以通过使用预训练模型来缩小搜索空间。然而，即使工程师获得了看似良好的模型性能，他们也会想知道通过额外的调优可以做得更好。飞鱼集群的作业系统提供超参数搜索，减少人工调参的成本。例如搜索最佳学习率，最佳网络模块等。
实现自动超参数调优的第一步是定义超参数空间，例如，通过列出可能影响模型性能的因素。对于搜索空间中的每个超参数，机器学习工程师在实验配置中指定一系列可能的值:
hyperparameters:
...
dropout_probability:
type: double
minval: 0.2 # 通过minval和maxval确定搜索范围
maxval: 0.5
...
系统支持以下可搜索的超参数类型：
-
int: 有范围的整型。 -
double: 有范围的浮点数。 -
log: 按对数比例缩放的浮点数，用户指定基数(base)，在一个范围内搜索指数空间。 -
categorical:可以取一组指定的离散值中的值的变量。值本身可以是任何类型。
实验配置文件字段详解章节详细说明了这些数据类型及其相关选项。
超参数搜索方式
飞鱼集群作业系统的超参数搜索方式如下表格展示，对应实验配置文件中的searcher字段下的name字段。
| 超参数搜索算法 | 超参数搜索说明 | |
|---|---|---|
single |
常规实验，不进行超参数搜索。 | |
grid |
网格，因为网格不根据搜索状态或进展采取行动。 | |
random |
优雅地终止当前trial，使用一组随机抽样的超参数创建一个新的trial，trial其添加到trial队列中。 | |
adaptive |
优雅地终止并删除与当前trial相关的指标，并使用一组随机抽样的超参数创建一个新的trial。 |
adaptive_asha搜索方法采用了异步版本的连续减半算法(ASHA)，适用于数百或数千次试验的大规模实验。
以下是adaptive_asha的一些建议的初始设置，通常效果很好。
搜索模式:
mode：设置为standard
资源设置：
-
max_length：最大训练长度。这个数量是特定于领域的，并且应该大致反映模型必须训练的小批的数量，以便它收敛于数据集。对于希望通过实验确定该数值的用户，可以使用单次搜索方法训练具有合理超参数的模型。 -
max_trials：表示将在试验中评估的超参数设置的总数。将max_trials设置为至少500，以利用提前停止带来的加速。您还可以设置一个较大的max_trials，并在达到所需性能后停止实验。 -
max_concurrent_trials：表示最大并行试验数。
注意：该方法极其消耗资源，对服务器性能要求较高。
grid搜索方法在超参数配置的“网格”上生成试验，并根据max_length指定的训练时长训练每个试验。用户通过实验配置中的hyperparameters字段为每个超参数指定一组值。超参数配置的“网格”是通过取这些集合的乘积生成的。例如，如果三个独立的超参数aparam, bparam和cparam的值集分别被指定为{0,1,2}，{10,20}和{"c"}，则生成的元组(aparam, bparam, cparam)网格为:
(0, 10, "c")
(0, 20, "c")
(1, 10, "c")
(1, 20, "c")
(2, 10, "c")
(2, 20, "c")
指定超参数集合的方式取决于超形参的类型：
-
const：仅包含单个值，例如，上面的cparam可以用val: c指定为const。 -
categorical：这个值的集合就是categorical值的集合。例如，可以将上面的bparam指定为vals：[10,20]的超参数。 -
int：从[minval, maxval]范围内取值，包括端点。如果count大于范围内整数值的个数，则将其解释为[minval, maxval]中整数值的整个范围。例如，可以将上面的aparam指定为int型超参，其中minval: 0,maxval: 2,count: 3或count: 100。 -
double：从[minval, maxval]范围取值，包括端点。可以将集合{0.1,0.3,0.5}指定为double类型，其中minval: 0.1,maxval: 0.5,count: 3。 -
log：从[base^minval, base^maxval]范围内取值，包括端点。例如，可以将集合{0.00001,0.0001,0.001}指定为一个log超参数，其中base: 10,minval: -5,maxval: -3,count: 3。
random搜索方法从配置的超参数空间中随机选择超参数，生成max_trials个试验。每个试验都训练max_length指定的单位数(参见训练单位)，然后计算试验的验证指标。
single代表普通试验，不进行超参数搜索，仅需指定max_length就可以进行模型训练任务。
-
使用框架来实现学习率调度，而不是直接改变学习率。
-
对于需要下载文件(例如，数据、配置、预训练的权重)，提前存放到用户目录，通过挂载的方式使用。
-
对于一些需要经常调整的实验超参数(例如，学习率，网络中的阈值等)，建议放在实验配置文件
.yaml中，方便进行调整。用户可以在模型代码文件model_def.py中通过预置的context.get_hparam_()方法获取对应的值。 -
对于分布式镜像中缺失的依赖，可以通过生成
startup-hook.sh文件安装。
一些训练中的配置设置，如训练轮次、迭代次数、模型推理的间隔，保存权重的间隔等。
-
max_length:实验的最大运行时长，训练单位。必填字段。 -
records:是带有标注的数据(有时称为样本，不是yaml中的字段，这里仅作解释)。 -
batches:一个batch指的是一组records，通俗的说就是迭代总次数。batch中的records数量通过global_batch_size字段配置。非必填字段。 -
epochs:epoch是对整个训练数据集进行一次最小迭代的单位;一个epoch的records是通过records_per_epoch配置字段配置的。非必填字段。
例如，要按照batches大小来指定max_length，配置如下所示。
max_length:
batches: 900
为了用records或epochs来表示它，records或epochs将被指定用来代替batches。对于epochs，也须指定records_per_epoch字段。下面是一个训练64个epoch的模型的示例。
records_per_epoch: 50000
searcher:
name: single
metric: validation_error
max_length:
epochs: 64
smaller_is_better: true
字段records_per_epoch仅用于epochs模型下的配置字段。实际的records_per_epoch的值由数据集本身决定(具体来说，当训练数据加载器使用完records时，epoch结束)。
注意：定义飞鱼集群的作业系统的训练时长共有两种模式，epochs模式与batches模式，用户可
根据自己的需求使用。一般来说epoch模式使用较多。当epoch指定模型的训练时长时，batch大小
不能均匀地分配，剩余的“部分batch”数据将被丢弃(忽略)。例如，如果将一个实验配置为在10条
records上训练，batch size为3，则该模型将仅在9条数据上进行训练。在特殊情况下，如果配
置在少于单个batch的数据上进行训练，则将使用单个完整batch的数据。
-
name:用户自定义的实验名称；必填字段； -
description:用户对实验的描述。非必填字段； -
labels:用来标记当前用户，飞鱼集群的后台会自动对该字段进行校验，并确定当前启动作业的用户。非必填字段； -
data:此字段可用于指定有关实验如何访问和加载训练数据的信息。该字段的内容和格式是用户自定义的。它应该用于指定加载数据所需的任何配置，以供实验模型定义使用。例如，如果您的实验从Amazon S3加载数据，则data字段可能包含S3 bucket name、对象前缀和AWS身份验证凭据。非必填字段； -
workspace:实验的工作空间的名称。workspace和project字段必须要么都存在，要么都不存在。非必填字段； -
project:工程名。非必填字段；
entrypoint:该字段定义了需要运行何种作业。一般格式为文件名:类名的格式。<model_file>:<object_class>，例如，model_def:MyTrial。完成定义后，飞鱼集群的作业系统会找到该文件下的类，进行分布式多机多卡任务。必填字段。
-
scheduling_unit:日志的打印间隔，默认值为100，即每进行100次迭代完成一次日志打印。用户按照需要打印日志，如若设置的间隔过小，会导致日志偏多，增加系统的开销，降低训练的吞吐量。非必填字段； -
records_per_epoch:通俗地来说就是训练集中数据的数量，飞鱼集群的作业系统需要明确该数值，来确定一个epoch的迭代次数。该字段仅在指定训练时长为epochs时出现，对于batches则不需要进行设置。用户根据需要确定是否需要该字段； -
max_restarts:该字段定义了作业的重启次数，默认值为5。当一个作业失败时(网络波动等原因造成)，飞鱼集群的作业系统会尝试重新提交作业。用户可按照需要设置该值，当用户熟悉飞鱼集群的作业系统时，建议将该值设为0或者1，非必填字段。
min_validation_period:该字段指的是使用验证集进行模型评估的间隔，单位为batches或者epochs(与用户定义的训练模式有关)，非必填字段，下面是例子：
min_validation_period:
epochs: 2 #每隔2个epoch进行模型评估
min_validation_period:
batches: 900
min_checkpoint_period:权重的保存间隔，类似于min_validation_period，它也有两个单位，batches或者epochs。非必填字段，下面是例子：
min_checkpoint_period:
epochs: 1
min_checkpoint_period:
batches: 1000
-
checkpoint_storage:模型权重的保存路径。必填字段； -
save_experiment_best:保存所有试验中最佳试验权重的数目，用metric来判断。非必填字段； -
save_trial_best:保存最佳试验的权重数目。非必填字段； -
save_trial_latest:保存最近的权重数目。非必填字段；
可以利用这些值进行权重管理，回收一些垃圾权重，减少存储开销。
save_experiment_best: 0
save_trial_best: 1
save_trial_latest: 1
权重保存目前支持gcs、s3、azure和shared_fs，由type字段标识。根据所使用的类型，可能还需要其他字段。
最常见的类型是shared_fs，这种类型将权重保存到本地，对于飞鱼集群用户来说，推荐保存到分布式存储(/mnt/volume/userdata/xxx)中。用户仅需要指定host_path字段，使用的样例如下：
checkpoint_storage:
host_path: /mnt/volume/userdata/public/ckpt
save_experiment_best: 0
save_trial_best: 1
save_trial_latest: 1000000
type: shared_fs
checkpoint_storage:
type: gcs
bucket: <your-bucket-name>
权重将存储在Amazon S3或与S3兼容的对象存储(如MinIO)中，该类型需要指定bucket、access_key、secret_key、prefix(非必填字段)和endpoint_url(非必填字段)。
该类型将权重存储在微软的Azure Blob Storage中。用户需要指定字段container、connection_string、account_url、credential(非必填字段)。
hyperparameters定义了实验的超参数空间。要访问实验中超参数的值，请使用提供的方法context.get_hparam()。例如，可以通过调用context.get_hparam("learning_rate")来访问名为yaml文件中learning_rate的值。
global_batch_size:总的batch size大小，即用该数值平均分配到每张卡上。需要保证该数值可被分配的卡数整除。
注意：任何实验都包含一个超参数global_batch_size，这参数被用来计算每个rank上的batch
size(用户只需指定总的batch size即可，对于每张显卡分到的batch size，由飞鱼集群后台
自动计算)。用户可以通过我们预置的函数context.get_per_slot_batch_size()和
context.get_global_batch_size()来获取每个rank上的batch size大小。
超参数空间由字典定义。字典中的每个键都是一个超参数的名称;关联值定义了超参数的范围。如果值是标量，则超参是常量;否则，该值应该是一个嵌套映射。下面是一个例子：
hyperparameters:
global_batch_size: 64
optimizer_config:
optimizer:
type: categorical
vals:
- SGD
- Adam
- RMSprop
learning_rate:
type: log
minval: -5.0
maxval: 1.0
base: 10.0
num_layers:
type: int
minval: 1
maxval: 3
layer1_dropout:
type: double
minval: 0.2
maxval: 0.5
这里开始介绍yaml中超参数的常见数据类型：
int是一个整型变量。变量的最小值和最大值分别由minval和maxval定义(值域范围包括两个端点)。最大值和最小值一般在超参数搜索中使用，用户根据自身需求，确定是否需要定义。
在进行网格搜索时，还必须指定count字段;这定义了这个超参数在网格中的点数。根据该字段均匀划分值域中的离散值。
double是一个浮点型变量。变量的最小值和最大值分别由minval和maxval定义(值域范围包括两个端点)。最大值和最小值一般在超参数搜索中使用，用户根据自身需求，确定是否需要定义。
在进行网格搜索时，还必须指定count字段。根据该字段均匀划分值域中的离散值。
log是一个对数尺度的变量，它的底数由base字段指定。最大值和最小值一般在超参数搜索中使用，用户根据自身需求，确定是否需要定义。
在进行网格搜索时，还必须指定count字段。根据该字段均匀划分值域中的离散值。
categorical是一个特殊的类型，类似于特定值的集合。它的值由val字段定义。它存放的类型可以是任何有效的yaml类型，例如bool、string、number、collection。
searcher字段定义了是否进行超参数搜索，以及搜索超参数的方式。如果不进行超参数搜索，请指定为single类型。若用户需要进行超参数搜索，飞鱼集群的作业系统提供了3种不同的超参数搜索方式:adaptive_asha、random和grid方法。
要使用的超参数搜索方式的名称通过name（必填字段）字段配置，其余字段配置搜索器的行为，并取决于所使用的搜索器。例如，要配置一个随机超参数搜索，进行5次试验，每个试验迭代1000次:
searcher:
name: random
metric: accuracy
max_trials: 5
max_length:
batches: 1000
-
name为single不进行超参数搜索，是最常用的方式。在该模式下，所有的超参数必须为常量，不可进行范围定义。 -
metric:用于评估模型性能的度量指标。一般来自model_def.py中evaluate_batch()方法中return的字典中的key。必填字段。 -
max_length:实验的训练时长。一般指定为epochs或者batches。必填字段。
max_length:
epochs: 2
如果在指定为epochs，records_per_epoch字段必须被指定。
smaller_is_better:是否最小化或者最大化度量指标，默认值为true。一般对于loss来说，指定为true，对精度来说指定为false。非必填字段。
-
name指定为random实现了一个简单的随机参数搜索。该方法从超参数空间中随机采样。每个试验都按照指定的长度进行训练，然后计算验证指标。 -
metric:用于评估模型性能的度量指标。一般来自model_def.py中evaluate_batch()方法中return的字典中的key。必填字段。 -
max_trials:最大实验次数。必填字段。 -
max_length:实验的训练时长。一般指定为epochs或者batches。必填字段。
max_length:
batches: 2
-
smaller_is_better:是否最小化或者最大化度量指标，默认值为true。一般对于loss来说，指定为true，对精度来说指定为false。非必填字段。 -
max_concurrent_trials:最大并行试验数目，默认为16。当该值被设置为0，飞鱼集群的作业系统会尽可能地同时启动多个试验。非必填字段。
-
name指定为grid方法应用网格进行搜索。 -
metric:用于评估模型性能的度量指标。一般来自model_def.py中evaluate_batch()方法中return的字典中的key。必填字段。 -
max_length::实验的训练时长。一般指定为epochs或者batches。必填字段。
max_length:
epochs: 12
如果在指定为epochs，records_per_epoch字段必须被指定。
-
smaller_is_better:是否最小化或者最大化度量指标，默认值为true。一般对于loss来说，指定为true，对精度来说指定为false。非必填字段。 -
max_concurrent_trials:最大并行试验数目，默认为16。当该值被设置为0，飞鱼集群的作业系统会尽可能地同时启动多个试验。非必填字段。
-
metric:用于评估模型性能的度量指标。一般来自model_def.py中evaluate_batch()方法中return的字典中的key。必填字段。 -
max_length::实验的训练时长。一般指定为epochs或者batches。必填字段。
max_length:
epochs: 2
-
max_trials:最大实验次数。必填字段。 -
smaller_is_better:是否最小化或者最大化度量指标，默认值为true。一般对于loss来说，指定为true，对精度来说指定为false。非必填字段。 -
mode:该字段用来指定何时结束搜索并停止试验。有三种模式agressive，standard和conservative，默认值为standard且推荐该方式。非必填字段。 -
max_concurrent_trials:最大并行试验数目，默认为16。当该值被设置为0，飞鱼集群的作业系统会尽可能地同时启动多个试验。非必填字段。
resource这一部分定义了适应使用的资源。
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slots_per_trial:飞鱼集群作业调度的显卡总数，为了合理地利用算力资源，仅允许整机调度，并且显卡型号要一致(同时为4090，否则会出现短板效应，造成算力浪费)。对于配备8卡A100的机器来说，即仅设置该值为8、16、32以及其他8的公倍数(不要超出集群可调用的总的显卡数目)。必填字段。 -
shm_size:作业运行时容器的共享内存。默认值为4294967296(4GB)，用户根据需要进行调整，也可直接设置为128M或者1.5G。必填字段。 -
resource_pool:使用的显卡资源池，如果没有指定资源池，将使用默认的GPU资源。
bind_mounts:定义了作业运行时容器中需要挂载的目录，一般为数据集挂载路径。对于飞鱼集群的作业系统来说，推荐将数据集放在分布式存储中，也支持NFS挂载。用户需要保证所有节点的机器都可以访问到该路径。非必填字段。
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host_path:文件系统路径，推荐使用飞鱼集群的分布式存储系统。非必填。 -
container_path:运行作业的容器内部挂载路径，推荐使用绝对路径，不允许挂载到容器内部的工作路径。推荐挂载到/mnt或者/data路径下。非必填字段。 -
read_only:是否为只读模式，默认为false。非必填字段。
bind_mounts:
- host_path: /data
container_path: /data
- host_path: /mnt/read-only-data
container_path: /mnt/read-only-data
read_only: true
bind_mounts:
- host_path: /data
container_path: /data
environment这部分用于配置作业容器的环境。
image:飞鱼集群使用的分布式作业镜像。默认使用tag为cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.24.0的镜像。用户可以根据需要从我们预置的分布式作业镜像仓库选择镜像，来适配不同的需求。非必填字段。
注意:可以通过startup-hook.sh增加或删除环境依赖。但是，如果在startup-hook.sh中重新
安装pytorch，请重新编译安装horovod。我们不推荐这样的方式，这会导致作业的未知错误。
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force_pull_image:是否从dockerhub拉取镜像，默认值为false。非必填字段。 -
registrt_auth:用户可从dockerhub拉取自定义镜像。非必填字段。若使用需要指定以下字段:-
username -
password -
serveraddress
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environment_variables:环境变量。使用格式为NAME=VALUE。 -
experiment_seed:实验随机种子，默认会随机初始化值。值的范围在0到2^31-1之间。
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对于熟悉飞鱼作业的用户来说，为了实现更灵活的实验配置，建议直接使用高级模式来在线编辑yaml。
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作业调度的最小单位是一个节点，也就是一整台主机，对于仅使用单机多卡作业的用户来说，推荐使用容器模式。若用户熟悉分布式作业框架，我们在容器镜像中提供了一些镜像。用户可通过启动多个容器来进行分布式训练。
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飞鱼集群的作业系统使用的工程文件夹有大小限制，建议将数据集通过挂载的方式，挂载到作业容器内部，对应使用
bind_mounts字段。飞鱼集群的作业系统的挂载目录一般为分布式存储，路径为/mnt/volume/userdata/xxx，用户在文件管理时/mnt/volume/userdata/被隐藏，使用高级模式添加挂载路径时，需要加上该前缀。 -
经常需要修改的超参数建议放在yaml中，以便进行修改并重启作业。
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建议使用
epochs模式，方便对训练周期进行管理。 -
建议使用飞鱼集群的分布式存储用来存放工程代码文件，即从文件管理上传。
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single可满足一般用户的需求，对于超参数搜索，会消耗大量资源，导致长期占用计算节点，不建议刚使用飞鱼集群作业系统的用户使用。 -
对于难以计算的metric，建议使用loss作为
evaluate_batch()函数的返回值。下载权重后进行本地评估测试，可以节省定义reducer的代码。 -
对于作业容器的共享内存，用户需要根据可用机器都内存，以及作业所需的内存进行设定，大部分情况下无需考虑，直接给机器的最大内存即可。
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日志的打印间隔不要太小，通过
scheduling_unit字段设置。在总迭代次数过多的情况下，可能会影响训练性能，增加总的训练时间。