在 Kubernetes 上弹性深度学习训练利器 -- Elastic Training Operator

2021-02-19 674

背景

由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径，在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。

当面临较复杂的模型训练或者数据量大时，单机的计算能力往往无法满足算力要求。通过使用阿里的 AiACC 或者社区的 horovod 等分布式训练框架，仅需修改几行代码，就能将一个单机的训练任务扩展为支持分布式的训练任务。在 Kubernetes 上常见的是 kubeflow 社区的 tf-operator 支持 Tensorflow PS 模式，或者 mpi-operator 支持 horovod 的 mpi allreduce 模式。

现状

Kubernetes 和云计算提供敏捷性和伸缩性，我们可以通过 cluster-AutoScaler 等组件为训练任务设置弹性策略，利用 Kubernetes 的弹性能力，按需创建，减少 GPU 设备空转。

但这种伸缩模式面对训练这种离线任务还是略有不足：

不支持容错，当部分 Worker 由于设备原因失败，整个任务需要停止重来。
训练任务一般时间较长，占用算力大，任务缺少弹性能力。当资源不足时，除非任务终止，无法按需为其他业务腾出资源。
训练任务时间较长，不支持 worker 动态配置，无法安全地使用抢占实例，发挥云上最大性价比

如何给训练任务赋予弹性能力，是提高性价比的关键路径。近期 horovod 等分布式框架逐渐支持了 Elastic Training，即弹性训练能力。也就是允许一个训练任务在执行的过程中动态的扩容或者缩容训练 worker，从不会引起训练任务的中断。需要在代码中做少量修改适配，可参考：https://horovod.readthedocs.io/en/stable/elastic_include.html。

对 Elastic training 的实现原理感兴趣可以看这篇 Elastic Horovod 设计文档，本文不详细介绍。

在 mpi-operator 中，参与训练的 Worker 都是作为静态资源设计和维护，支持弹性训练模式后，给任务增加了灵活性，同时也给运维层带来了挑战，例如：

必须通过 horovod 提供的 horovordrun 作为入口，horovod 中 launcher 通过 ssh 登陆 worker，需要打通 launcher 和 worker 之间的登陆隧道。
负责计算弹性的 Elastic Driver 模块通过指定 discover_host 脚本获取最新 worker 拓扑信息，从而拉起或停止 worker 实例。当 worker 变化时，首先要更新 discover_host 脚本的返回值。
在抢占或价格计算等场景中，有时需要指定 worker 缩容，K8s 原生的编排元语 deployment，statefulset 无法满足指定缩容的场景。

解决方法

针对以上问题，我们设计开发了 et-operator，提供 TrainingJob CRD 描述训练任务, ScaleOut 和 ScaleIn CRD 描述扩容和缩容操作，通过它们的组合，使我们的训练任务更具有弹性。将这个方案开源，欢迎大家提需求、交流、吐槽。

开源方案地址：https://github.com/AliyunContainerService/et-operator

设计

TrainingJob Controller 主要有以下功能：

维护 TrainingJob 的创建/删除生命周期，以及子资源管理。
执行扩缩容操作。
容错，当 worker 被驱逐，创建新的 worker 加入到训练中。

1. 资源创建

TrainingJob 子资源创建顺序如下：

创建打通 ssh 所需的密钥对，创建 secret。
创建 workers，包含 service 和 pod，挂载 secret 公钥。
创建 configmap，包含 discover_host 脚本 , hostfile 文件。
创建 launcher，挂载 configmap。由于 hostfile 后续会随着拓扑关系修改，所以 hostfile 单独通过 initcontainer 从 configmap 拷贝到单独目录。

TrainingJob 相关资源：

TrainingJob CR 的配置分为 Lanucher 和 Worker。在 Launcher 中指定任务的镜像和启动执行，默认 et-operator 会根据 worker 分配情况，生成一个 hostfile 文件和 discover_host 脚本，discover_host 脚本挂载到 Launcher 的 /etc/edl/discover_hosts.sh 文件，在入口脚本的 horovodrun 执行中通过 --host-discovery-script 参数指定。在 Worker 设置中指定 worker 的镜像和 GPU 占用，并可以通过 maxReplicas / minReplicas 指定 workers 的副本数允许范围。

apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: TrainingJob
metadata:
  name: elastic-training
  namespace: default
spec:
  cleanPodPolicy: Running
  etReplicaSpecs:
    launcher:
      replicas: 1
      template:
        spec:
          containers:
          - command:
            - sh
            - -c
            - horovodrun -np 2 --min-np 1 --max-np 9 --host-discovery-script
              /etc/edl/discover_hosts.sh python /examples/elastic/tensorflow2_mnist_elastic.py
            image: registry.cn-huhehaote.aliyuncs.com/lumo/horovod:master-tf2.1.0-torch1.4.0-mxnet-py3.6-gpu
            imagePullPolicy: Always
            name: mnist-elastic
    worker:
      maxReplicas: 9
      minReplicas: 1
      replicas: 2
      template:
        spec:
          containers:
          - image: registry.cn-huhehaote.aliyuncs.com/lumo/horovod:master-tf2.1.0-torch1.4.0-mxnet-py3.6-gpu
            imagePullPolicy: Always
            name: mnist-elastic
            resources:
              limits:
                nvidia.com/gpu: "1"
              requests:
                nvidia.com/gpu: "1"
status:
  currentWorkers:
  - elastic-training-worker-0
  - elastic-training-worker-1
  - elastic-training-worker-2
  - elastic-training-worker-3
  phase: Succeeded
  replicaStatuses:
    Launcher:
      active: 1
      succeeded: 1
    Worker:
      active: 4

2. Worker 扩容 / 缩容

除了 TrainingJob 外，et-operator 同时支持 ScaleOut 和 ScaleIn 两种 CRD，下发训练任务扩容和缩容操作。

当下发一个 ScaleOut CR，ScaleOutController 触发 Reconcile，这里工作很简单，根据 ScaleOut CR 中的 Selector 字段，找到 Scaler 对应的 TrainingJob，设置到 CR 的 OwnerReferences 上。

以一个 ScaleOut 操作举例：

- apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
  kind: ScaleOut
  metadata:
    creationTimestamp: "2020-11-04T13:54:26Z
    name: scaleout-ptfnk
    namespace: default
    ownerReferences:
    - apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
      blockOwnerDeletion: true
      controller: true
      kind: TrainingJob
      name: elastic-training // 指向扩容对象TrainingJob
      uid: 075b9c4a-22f9-40ce-83c7-656b329a2b9e
  spec:
  selector:
    name: elastic-training
  toAdd:
    count: 2

TrainingJobController 中监听到属于 TrainingJob 的 ScaleOut CR 有更新，触发 TrainingJob 的 Reconcile，遍历过滤 TrainingJob 下 OwnerReference 指向的 ScaleIn 和 ScaleOut，根据创建时间和状态时间决定执行的扩容或者缩容。

apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: TrainingJob
metadata:
  name: elastic-training
  namespace: default
spec: 
  // ...... Launcher and Worker spec
status:
  currentScaler: ScaleIn:default/scaleout-ptfnk
  phase: Scaling
  currentWorkers:
  - elastic-training-worker-0
  - elastic-training-worker-1

ScaleOut 任务 CR：

ScaleIn 任务 CR：

详细工作过程：

运行

1. 安装 ET-Operator

mkdir -p $(go env GOPATH)/src/github.com/aliyunContainerService
cd $(go env GOPATH)/src/github.com/aliyunContainerService
git clone https://http://github.com/aliyunContainerService/et-operator
cd et-operator
kubectl create -f deploy/all_in_one.yaml

检测 crd 的安装：

# kubectl get crd
NAME                                    CREATED AT
scaleins.kai.alibabacloud.com           2020-11-11T11:16:13Z
scaleouts.kai.alibabacloud.com          2020-11-11T11:16:13Z
trainingjobs.kai.alibabacloud.com       2020-11-11T11:16:13Z

检测 controller 的运行状态，默认安装在 kube-ai 中：

# kubectl -n kube-ai get po
NAME                                         READY   STATUS              RESTARTS   AGE
et-operator-controller-manager-7877968489-c5kv4   0/2     ContainerCreating   0          5s

2. 运行 TrainingJob

运行事先已准备好的示例：

kubectl apply -f examples/training_job.yaml

检测运行状态：

# kubectl get trainingjob
NAME                          PHASE     AGE
elastic-training              Running   77s

# kubectl get po
NAME                                      READY   STATUS             RESTARTS   AGE
elastic-training-launcher                 1/1     Running            0          7s
elastic-training-worker-0                 1/1     Running            0          10s
elastic-training-worker-1                 1/1     Running            0          9s

3. 缩容训练任务 Worker

执行缩容时，可以通过 ScaleIn CR 中的 spec.toDelete.count 或 spec.toDelete.podNames 字段指定缩容的 worker。

通过 count 配置缩容的数量，则通过 index 计算由高到低缩容 Worker。

apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ScaleIn
metadata:
  name: scalein-workers
spec:
  selector:
    name: elastic-training
  toDelete:
    count: 1

如果想要缩容特定的 Worker，可以配置 podNames：

apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ScaleIn
metadata:
  name: scalein-workers
spec:
  selector:
    name: elastic-training
  toDelete:
    podNames:
    - elastic-training-worker-1

运行一个缩容示例，指定数量缩容 1 个 worker：

kubectl create -f examples/scale_in_count.yaml

检测缩容执行状态和训练任务：

# kubectl get scalein
NAME                                     PHASE            AGE
scalein-sample-t8jxd                     ScaleSucceeded   11s

# kubectl get po
NAME                                      READY   STATUS             RESTARTS   AGE
elastic-training-launcher                 1/1     Running            0          47s
elastic-training-worker-0                 1/1     Running            0          50s

4. 扩容训练任务

在 ScaleOut CR 中，通过 spec.toAdd.count 字段指定扩容的 worker 数：

apiVersion: kai.alibabacloud.com/v1alpha1
  kind: ScaleOut
  metadata:
    name: elastic-training-scaleout-9dtmw
    namespace: default
  spec:
    selector:
      name: elastic-training
    timeout: 300
    toAdd:
      count: 2

运行示例：

kubectl create -f examples/scale_out.yaml

检测缩容执行状态和训练任务：

kubectl get scaleout
NAME                                     PHASE            AGE
elastic-training-scaleout-9dtmw          ScaleSucceeded   30s
kubectl get po
NAME                                      READY   STATUS             RESTARTS   AGE
elastic-training-launcher                 1/1     Running            0          2m5s
elastic-training-worker-0                 1/1     Running            0          2m8s
elastic-training-worker-1                 1/1     Running            0          40s
elastic-training-worker-2                 1/1     Running            0          40s

总结

ET-Operator 提供一组训练和扩缩容 CRD 和 Controller，让我们在 Kubernetes 上方便地运行弹性分布式训练，支持下发分布式训练任务，并通过和分布式框架的集成联动，在训练任务运行过程中动态地扩容和缩容参与运算的 Workers。使我们的训练任务具有弹性能力，结合抢占实例，能够更好的利用云上的资源弹性和性价比优势。

微信关注我们

原文链接：https://my.oschina.net/u/3874284/blog/4956042

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

不能当摄影师的程序员不是好男票！10分钟get专属她的“美颜相机”！

总是被女朋友吐槽拍照技术不佳？是不是脑海中，已经浮现出手牵手跟女友去迪士尼游玩时，女友开心的让你给他拍照，殊不知不给力的你，拍出的照片不仅脸大腿短不对焦，还一米五既视感，瞬间惹恼女友。这点小场面怎么会难倒我们的程序员？身为一名程序员，产品经理的需求都可以满足，女友的需求还不分分钟搞定？快速打造一款专属她的“美颜相机”，轻松实现瘦脸、大眼等功能，让你的女朋友随心操作，瞬间实现美颜效果！ “美颜相机”到底是如何开发的？原理又是什么？轻轻一点就能自动检测到照片中的人脸，然后放大眼睛加瘦脸，实现美颜的效果。这到底是如何实现的呢？原理很简单，利用华为机器学习服务中的人脸检测功能，对人脸多达855个关键点进行检测，返回人脸轮廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵等部位的坐标以及人脸偏转角度等信息，这样我们就可以根据这些信息快速构建一款“美颜相机”，对人脸进行美化，甚至可以在脸上添加一些有趣的元素，比如可爱的贴纸等，增加图片的趣味性。 10分钟get“美颜相机”开发教程！ 1. 开发准备详细的准备步骤可以参考华为开发者联盟,这里列举关键的开发步骤。 1.1 项目级gradle里配置Maven仓地址...

2021-02-19

822

form-create 是一个可以通过 JSON 生成具有动态渲染、数据收集、验证和提交功能的表单生成组件。支持3个UI框架，并且支持生成任何 Vue 组件。内置20种常用表单组件和自定义组件，再复杂的表单都可以轻松搞定。文档 | GitHub | 示例支持 UI element-ui iview/view-design ant-design-vue 新增功能 2.5版本主要更新了一下功能: 重构内部核心代码优化内部渲染机制优化内部生命周期事件重构 TypeScript 新增 nextTick方法,设置渲染后的回调新增支持分页加载组件,加速首屏渲染新增自定义配置项effect 新增支持修改type 新增 control支持配置规则插入位置优化 control符合条件的都会生效,之前版本只能生效第一个新增支持给组件配置前缀后缀 prefix, suffix 新增 update配置,value发送变化后触发新增支持 wrap 配置项,配置FormItem 新增 object 组件新增支持自定义title,info组件新增富文本组件wangEditor ...

2021-02-19

1272

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。