文本展示如何使用Arena提交TensorFlow的单机训练作业,并通过TensorBoard可视化查看训练作业。

前提条件

背景信息

本文示例从Git URL下载源代码,数据集放在共享存储系统(基于NAS的PV和PVC)中。示例假设您已经获得了一个名称为training-data的PVC实例(一个共享存储),里面存在一个目录tf_data,存放了示例所使用的数据集。

操作步骤

  1. 执行以下命令检查可用的GPU资源。
    arena top node
    NAME                       IPADDRESS     ROLE    STATUS  GPU(Total)  GPU(Allocated)
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           0
    -----------------------------------------------------------------------------------------
    Allocated/Total GPUs In Cluster:
    0/6 (0%)
    由上看出,有3个包含GPU的节点可用于运行训练作业。
  2. 执行arena submit tfjob/tf [--flag]命令提交TensorFlow作业。
    通过以下代码示例提交一个单机单卡的TensorFlow作业。
      arena submit tf \
        --name=tf-git \
        --working-dir=/root \
        --gpus=1 \
        --image=tensorflow/tensorflow:1.5.0-devel-gpu \
        --sync-mode=git \
        --sync-source=https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git \
        --data=training-data:/mnist_data \
        --tensorboard \
        --logdir=/mnist_data/tf_data/logs \
        "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py --log_dir /mnist_data/tf_data/logs  --data_dir /mnist_data/tf_data/"
    configmap/tf-git-tfjob created
    configmap/tf-git-tfjob labeled
    service/tf-git-tensorboard created
    deployment.apps/tf-git-tensorboard created
    tfjob.kubeflow.org/tf-git created
    INFO[0000] The Job tf-git has been submitted successfully
    INFO[0000] You can run `arena get tf-git --type tfjob` to check the job status
    参数解释如下表。
    参数 是否必选 解释 默认值
    --name 必选 指定提交的作业名字,全局唯一,不能重复。
    --working-dir 可选 指定当前执行命令所在的目录。 /root
    --gpus 可选 指定作业Worker节点需要使用的GPU卡数。 0
    --image 必选 指定训练环境的镜像地址。
    --sync-mode 可选 同步代码的模式,您可以指定gitrsync。本文使用git模式。
    --sync-source 可选 同步代码的仓库地址,需要和--sync-mode一起使用,本文示例使用git模式,该参数可以为任何github项目地址。阿里云code项目地址等支持git的代码托管地址。项目代码将会被下载到--working-dir下的code/目录中。本文示例即为:/root/code/tensorflow-sample-code
    --data 可选 挂载共享存储卷PVC到运行环境中。它由两部分组成,通过分号:分割。冒号左侧是您已经准备好的PVC名称。您可以通过arena data list查看当前集群可用的PVC列表;分号右侧是您想将PVC的挂载到运行环境中的路径,也是您训练代码要读取数据的本地路径。这样通过挂载的方式,您的代码就可以访问PVC的数据。
    说明 执行arena data list查看本文示例当前集群可用的PVC列表。
    NAME           ACCESSMODE     DESCRIPTION  OWNER  AGE
    training-data  ReadWriteMany                      35m

    如果没有可用的PVC,您可创建PVC。详情请参见配置NAS共享存储

    --tensorboard 可选 为训练任务开启一个TensoBoard服务,用作数据可视化,您可以结合--logdir指定TensorBoard要读取的event路径。不指定该参数,则不开启TensorBoard服务。
    --logdir 可选 需要结合--tensorboard一起使用,该参数表示TensorBoard需要读取event数据的路径。 /training_logs
    注意 如果您使用非公开Git代码库,则可以使用以下命令。
     arena submit tf \
            ...
            --sync-mode=git \
            --sync-source=https://code.aliyun.com/xiaozhou/tensorflow-sample-code.git \
            --env=GIT_SYNC_USERNAME=yourname \
            --env=GIT_SYNC_PASSWORD=yourpwd \
            "python code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py

    arena命令使用git-sync同步源代码。您可以设置在git-sync项目中定义的环境变量。

  3. 执行以下命令查看当前通过Arena提交的所有作业。
    arena list
    NAME    STATUS   TRAINER  AGE  NODE
    tf-git  RUNNING  TFJOB    20s  192.1xx.x.xx
  4. 执行以下命令检查作业所使用的GPU资源。
    arena top job
    NAME    GPU(Requests)  GPU(Allocated)  STATUS   TRAINER  AGE  NODE
    tf-git  1              1               RUNNING  tfjob    1m   192.1xx.x.xx
    
    
    Total Allocated GPUs of Training Job:
    1
    
    Total Requested GPUs of Training Job:
    1
  5. 执行以下命令检查集群所使用的GPU资源。
    arena top node
    NAME                       IPADDRESS     ROLE    STATUS  GPU(Total)  GPU(Allocated)
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  master  ready   0           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           1
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           0
    cn-huhehaote.192.1xx.x.xx  192.1xx.x.xx  <none>  ready   2           0
    -----------------------------------------------------------------------------------------
    Allocated/Total GPUs In Cluster:
    1/6 (16%)
  6. 执行以下命令获取作业详情。
    arena get tf-git
    STATUS: SUCCEEDED
    NAMESPACE: default
    PRIORITY: N/A
    TRAINING DURATION: 1m
    
    NAME    STATUS     TRAINER  AGE  INSTANCE        NODE
    tf-git  SUCCEEDED  TFJOB    18m  tf-git-chief-0  192.16x.x.xx
    
    Your tensorboard will be available on:
    http://192.16x.x.xx:31619
    说明 本文示例因为开启TensorBoard,在上述作业详情中最后两行,可以看到TensorBoard的web访问地址;如果没有开启TensorBoard,最后两行信息不存在。
  7. 通过浏览器查看TensorBoard。
    从上述步骤的作业详情中,可以看到TensorBoard的web服务地址。由于集群为远端部署,因此需要利用sshuttle代理才能在您的电脑中通过浏览器查看训练可视化的信息。

    使用sshuttle代理示例代码如下。

    # you can install sshuttle==0.74 in your mac with python2.7
    pip install sshuttle==0.74
    # 0/0 -> 0.0.0.0/0
    sshuttle -r root@39.104.xx.xxx  0/0
    说明 39.104.xx.xxx为ACK集群对外暴露的公网IP地址。此外,您还需检查您的安全组是否开启了22端口,一般默认开启。
    将步骤6中获取的TensorBoard的web服务地址http://192.16x.x.xx:31619,拷贝至浏览器地址栏,显示效果如下图。tensorboard
  8. 执行以下命令获取作业日志信息。
    arena logs tf-git
    WARNING:tensorflow:From code/tensorflow-sample-code/tfjob/docker/mnist/main.py:120: softmax_cross_entropy_with_logits (from tensorflow.python.ops.nn_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
    Instructions for updating:
    ...
    Accuracy at step 9970: 0.9834
    Accuracy at step 9980: 0.9828
    Accuracy at step 9990: 0.9816
    Adding run metadata for 9999
    Total Train-accuracy=0.9816

    您还可以通过命令arena logs $job_name -f实时查看作业的日志输出,通过命令arena logs $job_name -t N查看尾部N行的日志,以及通过arena logs --help查询更多参数使用情况。

    查看尾部N行的日志示例代码如下。

    arena logs tf-git -t 5
    Accuracy at step 9970: 0.9834
    Accuracy at step 9980: 0.9828
    Accuracy at step 9990: 0.9816
    Adding run metadata for 9999
    Total Train-accuracy=0.9816