PS-Worker 架构的梯度更新有着 同步更新 和 异步更新 两种方式： 在同步训练中， 所有的Worker设备采用同一个Batch的不同小批(mini-batch)数据来训练，等待所有设备该批次的梯度计算完成后...异步训练中，没有设备需要去等待其他设备的梯度计算和参数更新，所有设备独立算并与将梯度结果更新到中心节点（PS）。...在实际运行中，各个角色的网络构建部分代码必须完全相同，Ps-worker 架构分布式模型的流程大致如下: pull : 各个worker根据数据流图的拓扑结构，从PS拉取最新的模型参数 feed...我建议通过创建一个K8s自定义资源描述符（CRD）和关联的控制器来实现这一点。CRD负责管理运行培训作业所需的K8s资源。...内置控制器不足以运行分布式TensorFlow作业。TensorFlow是一个有状态的应用程序；每个参数服务器和工作者都需要具有唯一的可寻址性，以支持所有不同的分布式培训模式。
在这个例子中，机器A托管着两个 TensorFlow 服务器（即任务），监听不同的端口：一个是"ps"作业的一部分，另一个是"worker"作业的一部分。...例如，以下代码将a固定在"ps"作业（即机器 A 上的 CPU）中第一个任务的 CPU，并将b固定在"worker"作业的第一个任务管理的第二个 GPU （这是 A 机上的 GPU#1）。...跨多个参数服务器的分片变量 正如我们很快会看到的那样，在分布式设置上训练神经网络时，常见模式是将模型参数存储在一组参数服务器上（即"ps"作业中的任务），而其他任务则集中在计算上（即 ，"worker"...，TensorFlow 将简单计算"ps"作业中的任务数。...如果您在块中创建其他操作，则不仅仅是变量，TensorFlow 会自动将它们连接到"/job:worker"，默认为第一个由"worker"作业中第一个任务管理的设备。
分布式机器学习框架，作业分参数作业(parameter job)和工作节点作业(worker job)。参数作业运行服务器为参数服务器(parameter server,PS)，管理参数存储、更新。...参数存储更新在参数作业进行，模型计算在工作节点作业进行。TensorFlow分布式实现作业间数据传输，参数作业到工作节点作业前向传播，工作节点作业到参数作业反向传播。 任务。...特定TensorFlow服务器独立进程，在作业中拥有对应序号。一个任务对应一个工作节点。集群->作业->任务->工作节点。 客户端、主节点、工作节点交互过程。...创建TensorFlow集群描述信息，ps、worker为作业名称，ps_phsts、worker_hosts为作业任务所在节点地址信息。...ps，进程就加入这里，作为参数更新的服务，等待其他工作节点给它提交参数更新的数据 # 如果作业名字是worker，就执行后面的计算任务 server = tf.train.Server(
这些异常怎么通知给 Driver？ 0x01总体思路 首先，我们需要注意的是：在某种程度上，容错和弹性调度互为因果。 容错的意思是，作业不受其中进程数量变化影响。...弹性调度时，作业里的进程数量会随集群 workload 情况增减，所以作业必须是容错的，才能和调度系统配合，实现弹性调度。 其次，在源码的文档之中，有如下注释，我们可以看到容错具体思路。...driver 会根据当前正在运行的节点触发新的一轮的rendezvous，在rendezvous过程中，旧的worker会被优先被选举为新的rank-0，因为旧的worker才具有最新的状态； 当新的通信域构造成功后...，rank=0 的 worker 会将自身的模型（状态）广播给其他 worker； 接着上次停止的迭代步数开始训练，继续跑下训练函数(train)中的代码； 我们具体来看看如何处理。...中读取消息，积累更新，如方法中注释所述，会在每个 worker 之间同步状态，目的是让这些 worker 同时抛出 HostsUpdateInterrupt 异常。
和其他深度学习框架的做法类似，分布式TensorFlow也引入了参数服务器（Parameter Server，PS），用于保存和更新训练参数，而模型训练放在Worker节点完成。 ?...因为分布式训练参数都是保存和更新都是在PS上的，参数过多，加之模型网络较浅，计算很快，很容易形成多个Worker打一个PS的情况，导致PS的网络接口带宽被打满。...如图所示，颜色代表设备，embedding lookup需要在不同设备之前传输整个embedding变量，这意味着每轮Embedding的迭代更新需要将海量的参数在PS和Worker之间来回传输。...计算的所使用的OP都放在变量所在的PS上，计算后转成稠密张量再传送到Worker上继续网络模型的计算。...手动分布式是指：不依赖YARN调度，用命令行方式在集群上分别启动PS和Worker作业。
将单机变成多机，分布式训练提高训练速度 拆分数据集 典型的分布式AI计算的架构: TensorFlow PS-Worker Horovod 两种方式的异同： 1）分布式AI计算框架：TensorFlow...中就是配置难的问题； 以 TensorFlow 为例，TensorFlow 的分布 式学习任务通常会启动多个 PS 和多个worker，而且在 TensorFlow 提供的最佳实 践中，每个 worker...提供TensorFlow原生PS-worker架构 的多机训练 推荐将PS和worker一起启动 通过service做服务发现 在社区中最早期的Operator 星辰算力平台的架构 它为私有云的一个离线计算平台...简单来说，我们在运行的过程中，首先是给一个环境变量，用这个环境变量去查询，环境变量包含的可能是GPU ID,也有其他的字符串，有了字符串，就可以去查询驱动或者信息，查询完成后，将driver mount...其实也有很多人去改进我们的软件，比如通信优化，在多级通信时，它构建的通信算法，无论是ps worker还是其他，我们可以基于一些通信硬件，去完成整个的通信优化以及我们如何针对以太网，去优化我们的通信算法
如何监听 worker 的工作情况？怎么判断机器出了问题？假如只是网络阻塞偶尔导致的怎么办？ 需要构建一个通知机制； 如何知道集群的富余资源？如何发现可用节点？ 如何构建新的通信环 ring？...为了不让某一个 worker 的失败导致整体训练退出，Horovod 需要做两方面工作： 不让异常影响现有作业。...的返回值得到 worker 节点信息： 如果Driver发现有worker失败，就捕获异常，根据存活的worker信息来更新 RendezvousServer KVStore 的节点信息，号召大家重新建立通信环进行训练...比如，如果一个worker刚好在更新参数过程中突然出错，此时部分梯度更新完毕，部分梯度可能只更新到一半，这个状态是不可逆转而又无法继续。...将失效的 worker host 加入到黑名单，下一次组网不会使用blacklist中的host。 在新的 hosts 上启动 worker 进程。 更新每个 worker 的 rank 信息。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。...这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题: 扩展模型培训和服务流程。...下图显示了如何在谷歌云上选择正确的存储选项： ? 数据验证 需要通过数据验证来减少培训服务的偏差。...它们可分为两类： 数据并行性——在数据并行性中，数据被分成更小的组，在不同的工人/机器上进行培训，然后每次运行时更新参数。...下面是一些更新参数的技术： 参数服务器策略(Async)——在这种方法中，特定的工作人员充当参数服务器。这是最常用的技术，也是最稳定的。
python启动spark 并且进行相互通讯，具体可以参考我这篇文章：PySpark如何设置worker的python命令。...['worker'] = range(num_ps, num_executors) 上面是确定parameter server和worker的数目，这两个概念是和tf相关的。...通过对partition进行foreatch来启动对应的tf worker(包含ps)。...现在我们进入 TFSparkNode.run看看，这里面包含了具体如何启动tf worker的逻辑，记得这些代码已经在executor执行了。...TensorFlow {0}:{1} on cluster node {2}".format(job_name, task_index, worker_num)) 这里会判断是ps还是worker。
尽管TensorFlow也开放了自己的分布式运行框架，但在目前公司的技术架构和使用环境上不是那么的友好，如何将TensorFlow 加入到现有的环境中（Spark /YARN），并为用户提供更加方便易用的环境成为了目前所要解决的问题...在下图中可以看出，Spark Driver端程序并不会参与TensorFlow内部相关的计算和处理，其设计思路像是一个TensorFlow集群运行在了Spark上，在每个Spark executor中启动...作者在其博客中写到在Spark上运行TensorFlow的基本问题是如何在Spark上分配神经网络的训练。...工作流程是Spark Worker启动单机版的Tensorflow异步计算梯度，周期性把梯度发给Driver，就是参数服务器，在汇总多个Worker的梯度后，参数服务器把梯度数据返回给Worker。...每个项目都有自己的特点和特定使用方式。 TensorSpark项目的确是简陋了一点，而且貌似不再更新了，但这个项目启发了我们如何设计和开发TensorFlow on YARN 模型的一种思路。
在python脚本中，你可以通过如下方式拿到这些参数： jobName = param("jobName", "worker") taskIndex = int(param("taskIndex", "...cluster. spark 可能异常退出，如何保证也能退出TF cluster 如何区别对待PS/Worker角色 实现方式 worker需要能够和driver 进行交互。...为了完成这些信息的收集，需要走如下几个流程： 每个Task在启动TF Server之前，需要先获取端口，并且占用住，然后上报给Driver,Driver会记住这些。...PS会监听是不是所有的Worker都已经完成了工作，如果是，则会自己把自己结束掉。 最后整个训练结束，并且把训练好的模型发送到HDFS上。...Executor 和Driver 交互，其实MLSQL里已经实现了自己的PRC层。不过因为这次比较简单，只需要单向通讯即可，所以直接基于Driver 的http接口完成。
一般存在两种 job： ps job：ps 是 parameter server 的缩写，其负责处理存储/更新变量相关的工作。...ClusterSpec 以 Job 的方式组织，指定了集群中 Task 如何部署，因为一个 Task 对应了一个进程，所以ClusterSpec 也描述了 TensorFlow 分布式运行时之中进程如何分布...一个服务属于一个集群（由 tf.train.ClusterSpec 指定），并对应于一个指定作业中的特定任务。该服务可以与同一集群中的任何其他服务通信。...如果 FLAGS.job_name == "ps"，程序就执行 join 操作，因为参数服务器是参数更新的服务，只需要等待其他 worker 节点提交更新的参数即可。...图中有两个 worker，下方的 worker 的具体 Job 角色是参数服务器，负责维护参数/更新参数等等，上面的 worker 会把梯度发给参数服务器进行参数更新。
Tensorflow是目前比较流行的深度学习框架，本文着重介绍tensorflow框架是如何支持分布式训练的。...在PS架构中，集群中的节点被分为两类：parameter server和worker。其中parameter server存放模型的参数，而worker负责计算参数的梯度。...在每个迭代过程，worker从parameter sever中获得参数，然后将计算的梯度返回给parameter server，parameter server聚合从worker传回的梯度，然后更新参数...Parameter Server架构 Ring AllReduce架构 PS架构中，当worker数量较多时，ps节点的网络带宽将成为系统的瓶颈。...在PS分布式架构环境中，还需要定义ps节点。
以下样例介绍了如何在运行是设置这个环境变量。# 只使用第二块GPU(GPU编号从0开始)。...CUDA_VISIBLE_DEVICES=0, 1 python demo_code.pytensorflow也支持在程序中设置环境变量，以下代码展示了如何在程序中设置蛇蝎环境变量。...然后在该集群上生成了一个会话，并通过生成的会话将运算运行在创建的tensorflow集群上。虽然这只是一个单机集群，但它大致反映了tensorflow集群的工作流程。...一个专门负责存储、获取以及更新变量的取值，这个工作所包含的任务统称为参数服务器(parameter server, ps)。...中的变量，不需要执行训练的过程。
，rank = 0 的 worker 会将自身的模型广播给其他 worker； 所有worker接着上次停止的迭代步数继续训练； 因为需要从 rank 0 广播变量给其他进程，所以必须有一个广播机制。...check_host_updates 方法 会从 _host_messages 中读取消息，积累更新，如其方法中注释所述，会在每个 worker 之间同步状态，目的是让这些 worker 同时抛出异常。...其次，我们需要回顾下上文的流程图，本文将对其部分内部流程进行细化。 ?...(), root_rank=0) backend.get_session().run(bcast_op) 2.1.3 广播变量 广播变量的具体实现 在 horovod/tensorflow...于是就把流程前后串联了起来。 具体如下： ? 至此，广播通知机制我们整理完毕，下一篇介绍 worker 如何运作。 0xEE 个人信息
使用会话启动图执行 分布式主人 从图中修剪一个特定的子图，由Session.run（）的参数定义。 将子图划分为多个不同流程和设备中运行的子图。 将图形分发到工作服务。...“/ job：worker / task：0”和“/ job：ps / task：0”都是带有工作服务的任务。“PS”代表“参数服务器”：负责存储和更新模型参数的任务。...其他任务发送更新到这些参数，因为它们用于优化参数。任务之间的这种特殊分工是不需要的，但分布式培训是常见的。 ? 图2 请注意，分布式主服务器和服务器服务仅存在于分布式TensorFlow中。...随着功能变得越来越成熟，我们通常将它们移植到C ++中，以便用户可以从所有客户端语言访问优化的实现。大多数培训库仍然是Python，但是C ++确实有对高效推理的支持。...当客户端评估图中的一个或多个节点时，评估将触发对分布式主机的调用以启动计算。 在图3中，客户端已经构建了一个将权重（w）应用于特征向量（x）的图形，添加偏差项（b）并将结果保存在变量中。 ?
但是由于Tensorflow 分布式的方式需要用户在客户端显示指定集群信息，另外需要手动拉起ps， worker等task. 对资源管理和使用上有诸多不便。...因此，Yahoo开源了基于Spark的Tensorflow，使用executor执行worker和ps task....虽然yahoo提供了如何在Spark集群中运行Tensorflow的步骤，但是由于这个guideline过于简单，一般情况下，根据这个guideline是跑不起来的。...4、在HDP2.5部署的spark on Yarn环境上运行tensorflow 在yarn-env.sh中设置环境变量，增加 * export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/hdp/2.5.0.0...job task的对应关系，如下图，spark集群起了4个executor，其中一个作为PS, 另外3个作为worker，而谁做ps谁做worker是由Yarn和spark调度的。
，如何生成变量，如何获取数据，如何运行。...1.2 集群 无论选择何种API（ Model.fit 或自定义训练循环），TensorFlow 2中的分布式训练都会涉及如下概念：一个"集群" 有若干个"作业（job）"，每个作业可能包括一个或多个...与其他策略类似，其工作流程包括：创建和编译模型，准备回调，调用 Model.fit。 1.4 使用自定义循环进行训练 TensorFlow 2 推荐使用一种基于中央协调的架构来进行参数服务器训练。...在策略 scope 下创建的每个变量都会调用 variable_partitioner，以指示该变量应如何分区。...在 strategy.extended.colocate_vars_with 下创建的变量将不会被分割。 2.2 集群设置 在真实的生产环境中，用户需要在不同机器上的所有不同进程中运行训练任务。
在这个框架中，计算流程通过数据流程图（data flow graph）设计，这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。...通过一些 TensorFlow 技巧来协调这些 worker 的图——如果两个单独的节点在同一个 TensorFlow 设备上分配一个具有相同名称的变量，则这些分配将被合并，变量将共享相同的后端存储，从而这两个...节点通常分为两个角色（或「job」）：含有变量的参数服务器（「ps」）和执行大量计算的「worker」。下面提供每个节点的 IP 地址和端口。...job_type 指定节点是运行 ps 还是 worker 任务，而 task_idx 指定节点在 ps 或 worker 列表中的索引。...相反，如果设备是 worker，则使用 replica_device_setter 构建我们的模型，以便在前面讨论的这些 ps 服务器上连续分配参数。这些副本将在很大程度上与单机的流程图相同。
模型把数据拷贝到多个节点上， 每次算Epoch迭代的时候，每个节点对于一个batch的梯度都会有一个计算值，一个batch结束后，所有节点把梯度值汇总起来（ps参数服务器的任务就是汇总所有参数更新），从而进行更新...这就会导致每个batch的计算都比非分布式方法精准。相对非分布式，并行方法下，同样的迭代次数，收敛较快。 如何把自己的单机TensorFlow代码变为分布式的代码？...本文将手把手告诉大家3个关键点，重构自己的TensorFlow代码为分布式代码（开始前请大家前用1分钟了解文末的参考文献，了解基本知识）： 关键点1： 定义FLAGS全局变量，获得ps参数服务器，worker..., 上述代码教你如何获得命令行变量到python变量。...如果当前服务器是ps参数服务器，当前服务器就要执行join方法汇总更新的参数。 如果当前是工作服务器，构建deVice设备上下文，复制数据到各个设备，并且知道任务号，之后再定义原先的Graph。
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