29、云环境下的分布式模型训练指南

云环境下的分布式模型训练指南

在当今的深度学习领域，分布式训练是加速模型训练过程的关键技术。本文将详细介绍在不同云平台（GCP、Azure、AWS）上进行分布式训练的方法和步骤。

1. GCP 环境下的分布式训练

在 GCP 上进行分布式训练，首先需要创建 GCS 存储桶和相关的虚拟机实例。

1.1 创建 GCS 存储桶

可以使用 gsutil 命令来创建 GCS 存储桶，示例命令如下：

gsutil mb -c regional -l us-east4 gs://cv_model

在执行该命令时，需要提供合适的区域和存储桶名称。如果之前已经通过 Web UI 创建了存储桶，则需要使用不同的名称。

1.2 启动 GCP 虚拟机

为了进行分布式训练，需要启动以下几种类型的虚拟机：
- 一个基于 GPU 的虚拟机作为参数服务器
- 一个基于 GPU 的虚拟机作为主节点
- 两个基于 GPU 的虚拟机作为工作节点

这些虚拟机应与 GCS 存储桶位于同一区域（例如 us-east4 ）。启动虚拟机的步骤如下：
1. 在主导航菜单中，点击“Compute Engine”，然后选择“VM Instances”，打开显示之前启动的虚拟机列表的页面。

1.3 SSH 登录到各虚拟机

通过 SSH 登录到每个虚拟机，需要在四个 Cloud Shell 标签