BytePS：分布式深度学习训练框架使用教程

BytePS：分布式深度学习训练框架使用教程

byteps A high performance and generic framework for distributed DNN training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/byt/byteps

1. 项目介绍

BytePS 是一个高性能且通用的分布式训练框架，支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet 等深度学习框架，并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。BytePS 通过优化通信策略和采用多种加速技术，如层次化策略、流水线、张量划分、NUMA感知的局部通信、基于优先级的调度等，显著提高了分布式训练的性能。在 BERT-large 训练任务中，BytePS 能够在 256 块 GPU 上实现约 90% 的扩展效率，相比 Horovod+NCCL 有显著优势。

2. 项目快速启动

安装

BytePS 可以通过 pip 安装或从源代码构建。

通过 pip 安装

pip3 install byteps

从源代码构建

git clone --recursive https://github.com/bytedance/byteps
cd byteps
python3 setup.py install

注意：安装前请确保已经安装了 CUDA 和 NCCL，并且设置了环境变量 BYTEPS_NCCL_HOME 指向 NCCL 的安装路径。

运行示例

示例代码位于项目仓库的 example 目录下。以下是一个简单的启动分布式作业的示例：

import os
import tensorflow as tf
import byteps.tensorflow as bps

# 初始化 BytePS
bps.init()

# 创建一个简单的 TensorFlow 模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer=bps.DistributedOptimizer(tf.keras.optimizers.SGD(0.01)),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 准备数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

3. 应用案例和最佳实践

• 案例：使用 BytePS 进行大规模的图像识别训练，例如在 ImageNet 数据集上训练 ResNet。
• 最佳实践：为了获得最佳性能，建议使用 RDMA 网络，并且确保所有的节点时间同步。

4. 典型生态项目

• TensorFlow：使用 BytePS 进行分布式 TensorFlow 训练。
• PyTorch：利用 BytePS 的 DistributedDataParallel 模块进行 PyTorch 的分布式训练。
• MXNet：在 MXNet 中使用 BytePS 进行大规模分布式训练。

以上就是关于 BytePS 分布式深度学习训练框架的使用教程。希望对您的项目有所帮助。

byteps A high performance and generic framework for distributed DNN training 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/byt/byteps