74、大规模训练与部署TensorFlow模型的全面指南

大规模训练与部署TensorFlow模型的全面指南

一、分布式训练策略

1.1 异步数据并行与参数服务器策略

如果你倾向于使用参数服务器实现异步数据并行，可按以下步骤操作：
- 更改策略为 ParameterServerStrategy 。
- 添加一个或多个参数服务器。
- 为每个任务适当地配置 TF_CONFIG 。

需要注意的是，虽然工作节点将异步工作，但每个工作节点上的副本将同步工作。

1.2 TPU策略

如果你可以访问Google Cloud上的TPU（例如，使用Colab并将加速器类型设置为TPU），可以按以下方式创建 TPUStrategy ：

import tensorflow as tf
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(resolver)

这段代码需要在导入TensorFlow后立即运行，之后就可以正常使用该策略。如果你是研究人员，可能有资格免费使用TPU，更多详情请见 https://tensorflow.org/tfrc 。

二、在Vertex AI上运行大型训练作业

2.1 准备工作

Vertex AI允许你使用自己的训练代码创建自定义训练作业，与在自己的TF集群上使用的训练代码几乎相同，但需要注意以下几点：
- 模型保存路径 ：首席节点应将模型、检查点和TensorBoard日志保存到GCS，而不是本地目录。可以使用Vertex AI在环境变量 AIP_MODEL_DIR 、 AIP_CHECKPOINT_DIR 和 AIP_TENSORBOARD_LOG_DIR 中提供的路径。
- 数据访问 ：确保训练数据可以从虚拟机访问，例如存储在GCS、BigQuery或直接从网络获取。
- 首席节点识别 ：使用 resolved.task_type == "chief" 来识别首席节点，而不是 resolved.task_id == 0 。

以下是示例代码：

import os
import tempfile
from pathlib import Path
import tensorflow as tf

# ... 其他导入，创建MultiWorkerMirroredStrategy和resolver
if resolver.task_type == "chief":
    model_dir = os.getenv("AIP_MODEL_DIR")  # paths provided by Vertex AI
    tensorboard_log_dir = os.getenv("AIP_TENSORBOARD_LOG_DIR")
    checkpoint_dir = os.getenv("AIP_CHECKPOINT_DIR")
else:
    tmp_dir = Path(tempfile.mkdtemp())  # other workers use temporary dirs
    model_dir = tmp_dir / "model"
    tensorboard_log_dir = tmp_dir / "logs"
    checkpoint_dir = tmp_dir / "ckpt"

callbacks = [tf.keras.callbacks.TensorBoard(tensorboard_log_dir),
             tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_dir)]

# ... 使用策略范围构建和编译模型，与之前相同
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_valid, y_valid), epochs=10,
          callbacks=callbacks)
model.save(model_dir, save_format="tf")

2.2 创建自定义训练作业

可以基于上述脚本在Vertex AI上创建自定义训练作业，需要指定作业名称、训练脚本路径、训练和预测使用的Docker镜像、所需的Python库以及Vertex AI用作暂存目录的存储桶。示例代码如下：

from google.cloud import aiplatform

bucket_name = "your_bucket_name"
server_image = "your_server_image"

custom_training_job = aiplatform.CustomTrainingJob(
    display_name="my_custom_training_job",
    script_path="my_vertex_ai_training_task.py",
    container_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/training/tf-gpu.2-4:latest",
    model_serving_container_image_uri=server_image,
    requirements=["gcsfs==2022.3.0"],  # not needed, this is just an example
    staging_bucket=f"gs://{bucket_name}/staging"
)

2.3 运行训练作业

以下是在两个工作节点上运行训练作业的示例，每个节点配备两个GPU：

mnist_model2 = custom_training_job.run(
    machine_type="n1-standard-4",
    replica_count=2,
    accelerator_type="NVIDIA_TESLA_K80",
    accelerator_count=2,
)

Vertex AI将根据你的配额分配计算节点，并在这些节点上运行训练脚本。作业完成后， run() 方法将返回一个训练好的模型，你可以像之前创建的模型一样使用它，例如部署到端点或进行批量预测。

2.4 日志查看与训练进度可视化

• 日志查看 ：如果训练过程中出现问题，可以在GCP控制台查看日志。在导航菜单中选择Vertex AI → Training，点击你的训练作业，然后点击VIEW LOGS；或者点击CUSTOM JOBS标签，复制作业ID，在导航菜单中选择Logging并查询 resource.labels.job_id=1234 。
• 训练进度可视化 ：启动TensorBoard并将 --logdir 指向日志的GCS路径，它将使用应用默认凭据，你可以使用 gcloud auth application-default login 进行设置。Vertex AI也提供托管的TensorBoard服务器。

2.5 超参数调整

2.5.1 使用Vertex AI的超参数调整服务

Vertex AI的超参数调整服务基于贝叶斯优化算法，能够快速找到超参数的最优组合。使用该服务的步骤如下：
1. 创建训练脚本 ：脚本需要接受超参数值作为命令行参数，示例代码如下：

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_hidden", type=int, default=2)
parser.add_argument("--n_neurons", type=int, default=256)
parser.add_argument("--learning_rate", type=float, default=1e-2)
parser.add_argument("--optimizer", default="adam")
args = parser.parse_args()

2. 构建和训练模型 ：使用给定的超参数值构建和编译模型，并训练模型。

import tensorflow as tf

def build_model(args):
    with tf.distribute.MirroredStrategy().scope():
        model = tf.keras.Sequential()
        model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28], dtype=tf.uint8))
        for _ in range(args.n_hidden):
            model.add(tf.keras.layers.Dense(args.n_neurons, activation="relu"))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax"))
        opt = tf.keras.optimizers.get(args.optimizer)
        opt.learning_rate = args.learning_rate
        model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer=opt,
                      metrics=["accuracy"])
        return model

# ... 加载数据集
model = build_model(args)
history = model.fit([...])

3. 报告模型性能 ：使用 hypertune 库将模型的性能报告回Vertex AI的超参数调整服务。

import hypertune

hypertune = hypertune.HyperTune()
hypertune.report_hyperparameter_tuning_metric(
    hyperparameter_metric_tag="accuracy",  # name of the reported metric
    metric_value=max(history.history["val_accuracy"]),  # metric value
    global_step=model.optimizer.iterations.numpy(),
)

4. 定义自定义作业 ：定义一个自定义作业作为每个试验的模板。

from google.cloud import aiplatform

bucket_name = "your_bucket_name"

trial_job = aiplatform.CustomJob.from_local_script(
    display_name="my_search_trial_job",
    script_path="my_vertex_ai_trial.py",  # path to your training script
    container_uri="gcr.io/cloud-aiplatform/training/tf-gpu.2-4:latest",
    staging_bucket=f"gs://{bucket_name}/staging",
    accelerator_type="NVIDIA_TESLA_K80",
    accelerator_count=2,  # in this example, each trial will have 2 GPUs
)

5. 创建和运行超参数调整作业 ：

from google.cloud.aiplatform import hyperparameter_tuning as hpt

hp_job = aiplatform.HyperparameterTuningJob(
    display_name="my_hp_search_job",
    custom_job=trial_job,
    metric_spec={"accuracy": "maximize"},
    parameter_spec={
        "learning_rate": hpt.DoubleParameterSpec(min=1e-3, max=10, scale="log"),
        "n_neurons": hpt.IntegerParameterSpec(min=1, max=300, scale="linear"),
        "n_hidden": hpt.IntegerParameterSpec(min=1, max=10, scale="linear"),
        "optimizer": hpt.CategoricalParameterSpec(["sgd", "adam"]),
    },
    max_trial_count=100,
    parallel_trial_count=20,
)
hp_job.run()

作业完成后，可以使用 hp_job.trials 获取试验结果，找到最佳试验并查看其超参数值和准确率。

2.5.2 使用Keras Tuner进行超参数调整

你也可以使用Keras Tuner在Vertex AI虚拟机上进行超参数调整。Keras Tuner通过在多台机器上分布超参数搜索，提供了一种简单的扩展方法。只需要在每台机器上设置三个环境变量，然后在每台机器上运行常规的Keras Tuner代码。

需要设置的环境变量如下：
- KERASTUNER_TUNER_ID ：在首席机器上设置为 "chief" ，在每个工作机器上设置为唯一标识符，如 "worker0" 、 "worker1" 等。
- KERASTUNER_ORACLE_IP ：首席机器的IP地址或主机名，首席机器本身通常使用 "0.0.0.0" 监听所有IP地址。
- KERASTUNER_ORACLE_PORT ：首席机器监听的TCP端口。

如果你想在Vertex AI机器上运行Keras Tuner，可以启动一个常规的训练作业，并在使用Keras Tuner之前修改训练脚本以正确设置环境变量。

三、机器学习项目清单

3.1 项目步骤

机器学习项目通常有以下八个主要步骤：
1. 界定问题并从宏观角度审视。
2. 获取数据。
3. 探索数据以获取洞察。
4. 准备数据，以便更好地向机器学习算法展示潜在的数据模式。
5. 探索多种不同的模型并筛选出最佳模型。
6. 微调模型并将它们组合成一个优秀的解决方案。
7. 展示解决方案。
8. 启动、监控和维护系统。

3.2 界定问题和宏观审视

在界定问题和从宏观角度审视时，需要考虑以下几点：
1. 从业务角度定义目标。
2. 明确解决方案的使用方式。
3. 了解当前的解决方案或变通方法（如果有）。
4. 确定问题的框架（监督/无监督、在线/离线等）。
5. 确定如何衡量性能。
6. 确保性能衡量指标与业务目标一致。

四、总结

现在你已经掌握了创建最先进的神经网络架构并使用各种分布策略进行大规模训练的工具和知识，可以在自己的基础设施或云端进行训练，并将模型部署到任何地方。希望这些知识能帮助你构建出优秀的机器学习应用，为大家带来益处。同时，建议你通过练习、参与社区、观看课程和阅读论文等方式不断提升自己，保持对机器学习领域的关注。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示在Vertex AI上运行训练作业的主要步骤：

graph LR
    A[准备训练代码] --> B[创建自定义训练作业]
    B --> C[运行训练作业]
    C --> D{作业是否完成}
    D -- 是 --> E[获取训练好的模型]
    D -- 否 --> C
    E --> F[使用模型进行部署或预测]
    G[训练过程中出现问题] --> H[查看日志]

通过以上内容，你可以全面了解如何在Vertex AI上进行大规模训练作业以及相关的超参数调整方法，同时掌握机器学习项目的基本步骤和注意事项。希望这些信息对你有所帮助，祝你在机器学习领域取得成功！

五、训练模型跨多设备总结与对比

5.1 不同策略对比

策略名称	适用场景	特点
ParameterServerStrategy	适合异步数据并行训练	工人异步工作，但每个工人上的副本同步工作；需添加参数服务器并配置TF_CONFIG
TPUStrategy	有Google Cloud上TPU资源时	需在导入TensorFlow后立即初始化TPU系统；研究者可能免费使用
MirroredStrategy	单机多GPU场景	模型副本在每个GPU上同步训练
CentralStorageStrategy	单机多GPU场景	部分参数集中存储，其他与MirroredStrategy类似

5.2 不同超参数调整方法对比

调整方法	优点	缺点
Vertex AI超参数调整服务	基于贝叶斯优化算法，能快速找到最优组合	需编写特定训练脚本报告性能
Keras Tuner	简单易扩展，可分布在多台机器	需设置环境变量，依赖首席机器协调

六、常见问题及解决方法

6.1 训练过程问题

问题描述	可能原因	解决方法
训练作业失败	资源不足、代码错误、环境配置问题	检查GCP配额，查看代码日志，确保环境变量正确设置
超参数调整结果不理想	搜索空间设置不合理、试验次数不足	调整参数范围和规模，增加试验次数
TensorBoard无法显示训练进度	日志路径错误、权限问题	检查日志路径是否正确，使用gcloud auth application - default login设置权限

6.2 模型部署问题

问题描述	可能原因	解决方法
模型无法部署到端点	模型格式错误、服务镜像问题	确保模型保存格式正确，检查服务镜像配置
批量预测结果异常	数据格式不匹配、模型未正确训练	检查输入数据格式，重新训练模型

七、操作流程总结

7.1 在Vertex AI上运行训练作业流程

graph LR
    A[选择分布策略] --> B[准备训练代码]
    B --> C[创建自定义训练作业]
    C --> D[运行训练作业]
    D --> E{作业是否完成}
    E -- 是 --> F[获取训练好的模型]
    E -- 否 --> D
    F --> G[模型部署或预测]
    H[训练过程出现问题] --> I[查看日志定位问题]
    I --> J[根据问题调整代码或配置]
    J --> D

具体操作步骤如下：
1. 选择合适的分布策略（如ParameterServerStrategy、TPUStrategy等）。
2. 准备训练代码，根据不同策略进行相应配置，如使用Vertex AI时设置环境变量指定模型保存路径等。
3. 创建自定义训练作业，指定作业名称、脚本路径、容器镜像等信息。
4. 运行训练作业，指定机器类型、副本数量、加速器类型和数量等。
5. 监控训练作业状态，若作业完成，获取训练好的模型进行部署或预测；若出现问题，查看日志定位问题并调整代码或配置后重新运行。

7.2 超参数调整流程

graph LR
    A[选择超参数调整方法] --> B[准备训练脚本]
    B --> C[定义自定义作业模板]
    C --> D[创建超参数调整作业]
    D --> E[运行超参数调整作业]
    E --> F{作业是否完成}
    F -- 是 --> G[获取试验结果]
    F -- 否 --> E
    G --> H[找到最佳试验]
    H --> I[查看最佳试验超参数和性能]

操作步骤如下：
1. 选择超参数调整方法（Vertex AI超参数调整服务或Keras Tuner）。
2. 准备训练脚本，若使用Vertex AI服务，需接受超参数作为命令行参数并报告模型性能；若使用Keras Tuner，需设置环境变量。
3. 定义自定义作业模板，指定训练脚本路径、容器镜像等。
4. 创建超参数调整作业，设置搜索空间、最大试验次数、并行试验次数等。
5. 运行超参数调整作业，监控作业状态，作业完成后获取试验结果，找到最佳试验并查看其超参数和性能。

八、实践建议

8.1 训练阶段

• 对于大规模训练，优先考虑使用云服务（如Vertex AI），可减少硬件管理成本和麻烦。
• 在进行超参数调整时，可先进行小规模试验，确定大致的参数范围，再进行大规模搜索。
• 训练过程中定期保存模型检查点，以防训练中断导致数据丢失。

8.2 部署阶段

• 部署模型前，确保模型格式和服务镜像配置正确，可先进行小规模测试。
• 监控模型在生产环境中的性能，及时发现并解决问题。

8.3 学习阶段

• 多参与实际项目，通过实践加深对不同策略和方法的理解。
• 关注行业动态和最新研究成果，不断更新知识体系。

九、总结与展望

通过上述内容，我们详细介绍了在Vertex AI上进行大规模训练作业的方法，包括不同分布策略的使用、超参数调整的两种方式，以及机器学习项目的基本步骤和常见问题解决方法。同时，通过表格和流程图对关键信息进行了总结和梳理，方便大家对比和理解。

在未来的机器学习发展中，随着数据量的不断增大和模型复杂度的提高，跨多设备训练和超参数调整将变得更加重要。我们可以期待更高效的训练策略和更智能的超参数调整算法出现，进一步提升模型的性能和训练效率。希望大家能够利用所学知识，在机器学习领域不断探索和创新，构建出更优秀的应用，为社会发展做出贡献。

以下是一个简单的mermaid流程图，展示从问题定义到模型部署的完整流程：

graph LR
    A[界定问题] --> B[获取数据]
    B --> C[探索数据]
    C --> D[准备数据]
    D --> E[选择模型和策略]
    E --> F[训练模型]
    F --> G[超参数调整]
    G --> H[微调模型]
    H --> I[展示解决方案]
    I --> J[部署模型]
    J --> K[监控和维护]

通过这个流程图，我们可以清晰地看到一个完整的机器学习项目从开始到结束的各个环节，希望大家在实际操作中能够按照这个流程有条不紊地进行，取得更好的效果。