实验室GPU管理神器Determined

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-09-17 05:23 330阅读 0赞

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**作者****：吕昱峰 |** **已授权CVer转载（源：知乎）**

**https://zhuanlan.zhihu.com/p/422462131**

所谓工欲善其事，必先利其器。做深度学习相关的任务，GPU不可或缺，但是等到买了一堆卡，配置好了裸机之后，问题也就接踵而来了。由于是经验总结，也不避讳什么，相信下面的情况各个组里的同学都有遇到过：

*  实验室多人混用一个物理机，来个小白装库分分钟给你把环境乃至系统搞崩了；
 *  没有清晰的存储区域划分，/root或者/home/user\_name 代码数据乱放，随时满；
 *  多人使用一台物理机需要抢占；
 *  实验室新人不敢让他碰环境，老人又不想当运维；
 *  有的人爱在终端起任务，有的人爱开notebook写；
 *  。。。。

## **实验室GPU管理的需求** ##

1.  环境稳定！环境稳定！环境稳定！重要的事情说三遍！没有人希望公用的环境时不时的崩了，而且高校基本上不存在运维的人（名义上招进来实际在干啥相信同学们也知道）。
2.  兼容性好，即可以满足各种版本的Nvidia-driver+CUDA+框架的组合。为什么？因为你要复现别人的代码啊，起码要跑一下吧，作者能给开源就不错了，不会给你持续更新，你只能装人家readme要求的版本。这时候物理机装着一大堆的环境，不断升级降级，换谁不崩溃。
3.  升级+维护简单。理由也很简单，因为没有运维。
4.  屏蔽物理机权限（开docker镜像），谁刚来都可能是小白，但谁也都不希望小白给自己瞎整，甚至给小白擦屁股。
5.  任务式管理。如果遇上需要抢占显卡的情况，能够排队。相信一起共用物理机的同学都体会过kill和被kill进程的“快感”。

##     ##

## **Determined——完美的解决方案** ##

Determined是一家国外创业公司做的集群管理+可视化作业+模型调优一体的解决方案，当然这里我选择它的原因主要还是集群管理。从2019年开始我就在各处找合适的方案，期间也用过微软的OpenPAI，基本能够满足上述的1，2，4，5。但是难受就难受在环境依赖一大堆，科学上网只要不稳，升个级要费上好几天。手动改了一些shell脚本替换成国内源，但是更新了几个大版本要跟着改，实验室就我一个人会升级，就很难顶。

下面再说说为什么Determined是完美解决方案：

1.  安装只需要一个Python包，pip install一下就OK了。包括升级也是一行搞定，省事。
2.  操作系统随便apt update/upgrade, nvidia-driver随便升级最新版，不影响使用。
3.  只有docker本身pull镜像依赖科学上网。
4.  前面提到的所有GPU管理的需求都能满足。

说白了，安装简单，升级没限制，用起来舒适。

## Determined安装 ##

这里就事无巨细的把所有的安装步骤都写一下，当然官网文档其实写的已经很清楚了，先放个链接：

https://docs.determined.ai/latest/sysadmin-deploy-on-prem/index.html

**下面开始进行安装步骤说明：**

**1. 安装全新的Ubuntu系统，建议选择18.04或20.04的长期维护版。**

为什么选择Ubuntu？CentOS官方已经放弃了，另外apt直装nvidia-driver非常友好，非要用run包的请绕道。

**2. 安装Docker**

这里给出两个安装方式，首先是determined官方给的方式(注意此方式需要科学上网)：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y software-properties-common
    curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
    sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
    
    
    sudo apt-get update && sudo apt-get install -y --no-install-recommends docker-ce
    sudo systemctl reload docker
    sudo usermod -aG docker $USER

或者：

sudo apt install docker.io

**3. 安装nvidia-container-toolkit**

用于Docker容器内调用GPU(注意需要科学上网)

curl -fsSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
    distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
    curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
    sudo apt-get update
    
    
    sudo apt-get install -y --no-install-recommends nvidia-container-toolkit
    sudo systemctl restart docker

**4. 配置docker代理，方便后续pull镜像能够顺利**

创建配置文件目录和配置文件

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
    sudo touch /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf

添加HTTP\_PROXY环境变量。其中\[proxy-addr\]和\[proxy-port\]分别改成实际情况的代理地址和端口：

[Service]
    Environment="HTTP_PROXY=http://[proxy-addr]:[proxy-port]/"
    Environment="HTTPS_PROXY=https://[proxy-addr]:[proxy-port]/"

更新配置并重启Docker

systemctl daemon-reload
    systemctl restart docker

最后查看一下是否生效

docker info

![f229181ee14e3dc9e204f03fe8762c9e.png][]

输出中包含如图的HTTP PROXY和HTTPS PROXY即可。

4. 安装Determined

pip install determined

至此安装准备工作完成，下面进行集群配置。

## **Determined集群配置** ##

先放一个Determined的AWS部署图，本地部署结构也是类似的：

![b0d796f666e8f5e67e36637cbfa4e59a.png][]

可以看到Determined集群节点由一个Master和无数个Agent构成，其中Master作为Client访问入口，即通过网页、CLI等方式发起请求，通过Master发送到agents进行调度。此外还需要有独立的存储位置。

**这里给出一套简单的集群配置：**

1.  Master节点1个，简单的server，不需要GPU
2.  存储节点1个，具体空间自定，建议不小于4T(可与Master为同一节点)
3.  Agent节点若干，GPU服务器，建议将同型号卡分组
4.  万兆交换机连接，保证网络存储速度。

首先将所有节点连接到同一局域网，并按照上面的安装教程安装给所有机器安装依赖环境（Master和存储节点不需要安装nvidia相关的内容）

然后启动Master节点：

det deploy local master-up

一般直接启动即可，web访问端口为8080，有具体配置需求可以参考详细配置文档。

然后配置GPU节点，这里需要将不同型号的卡进行分组，需要配置yaml文件：

## The hostname or IP address of the Determined master.
    master_host: ip_of_your_master_node
    ## The port of the Determined master.
    master_port: 8080
    
    
    ## The ID of this agent; defaults to the hostname of the current machine. Agent IDs must be unique
    ## within a cluster.
    agent_id: rtx3090_0
    ## The label of this agent. Agents with labels may only run workloads with the
    ## corresponding label.
    label: rtx3090
    
    
    ## The GPUs that should be exposed as slots by the agent. A comma-separated list of GPUs,
    ## each specified by a 0-based index, UUID, PCI bus ID, or board serial number.
    http_proxy: ip_of_proxy
    https_proxy: ip_of_proxy

**这里主要配置3个内容：**

*  Master节点，用于识别Master节点
 *  agent\_id和label，分别对应本机id和组名，根据显卡型号命名即可
 *  科学上网代理

完成后，所有agent节点使用如下命令启动：

docker run --gpus all -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v "$PWD"/agent-config.yaml:/etc/determined/agent.yaml determinedai/determined-agent:0.15.6

注意最后的版本号要和安装的determined版本号对应，一般为最新。

除此之外，还需要讲存储节点进行分布式存储的配置，一般可以采用NFS或者Ceph，这里给出NFS的配置教程和Ceph官方文档，可参考配置，具体步骤不再赘述：

https://docs.ceph.com/en/pacific/

https://ubuntu.com/server/docs/service-nfs

注意：所有Agent挂载存储到同一位置，如/mnt/data，才能保证任意任务都可以使用同一配置启动。

## **使用Determined** ##

Determined主要有两种使用方式，Web和CLI。其中web可以直接通过Master节点IP:8080进行访问，具体界面如下：

![65209bb6f6f755b38fd0fe0a0739866c.png][]

可以直接通过网页端创建任务(不推荐)。

这里详细介绍CLI的用法，因为网页端创建任务无法自定义存储路径和加载的Docker镜像，灵活度十分受限。

1. 在终端机安装determined，pip install determined即可

2. 在环境变量配置MASTER节点IP

nano ~/.bashrc
    # 添加如下内容：
    # export DET_MASTER=ip_of_your_master_node
    source ~/.bashrc

3. 使用determined cli创建任务

首先需要登录：

det user login
    # 输入账号密码即可

admin用户可以管理用户添加删除，具体参考用户管理文档。

然后写一个开启任务的yaml配置文件，这里给出一个参考：

description: your_task_name
    resources:
      agent_label: rtx3090
      slots: 1
    bind_mounts:
      - host_path: /mnt/dl/lvyufeng/
        container_path: /run/determined/workdir/lv/
    environment:
      image: determinedai/environments:cuda-11.1-pytorch-1.9-lightning-1.3-tf-2.4-gpu-0.16.3
      environment_variables:
      - http_proxy=your_proxy
      - https_proxy=your_proxy

以上涵盖了开启任务所需的基本设置，包括：

*  description: 任务名
 *  resources: 要开启任务的GPU类型（对应label）和数量（对应slots）
 *  bind\_mounts: 挂载分布式存储到docker容器内，host\_path为物理机路径（这是为什么我上面让所有agent设置同一个路径的原因），container\_path为容器内路径，建议使用/run/determined/workdir/xxx, 因为notebook默认路径为/run/determined/workdir/这样进入即可使用。
 *  environment: docker容器的环境配置，包括使用的镜像和环境变量。

完成后，可以选择开启notebook或者cmd终端，这取决于使用者的习惯。

# notebook
    det notebook start --config-file config.yaml
    # shell
    det shell start --config-file config.yaml

这里还有一个比较实用的用法，VSCode配合Shell进行远程调试，可以参考官网文档使用：

https://docs.determined.ai/latest/features/commands-and-shells.html\#visual-studio-code

## **自定义Docker镜像** ##

安装和使用都OK之后，部分同学会有自定义Docker镜像的需求，即修改：

environment:
      image: determinedai/environments:cuda-11.1-pytorch-1.9-lightning-1.3-tf-2.4-gpu-0.16.3

自定义Docker镜像可以把自己需要的环境打包，如我个人需要的ROUGE包或者MindSpore环境，均可以通过自定义镜像完成，后续直接pull自己的镜像即可。

由于Determined官方其实给出了很多个版本的cuda和框架的组合，这里先给出链接供大家直接使用：

https://hub.docker.com/r/determinedai/environments/tags

![a143a6d71c381bdd1066710a54ce3f73.png][]

大多数常用的环境都已经打包好，这里就不多说了。下面说一下自定义镜像的方法：

**1. 克隆官方environments仓库**

git clone https://github.com/determined-ai/environments

**2. 添加想要安装的环境相关命令**

cd det_dockerfile_scripts
    touch your_script.sh
    # add install instructions to your_script.sh

**3. 修改Dockerfile**

nano Dockerfile-base-gpu
    # add `RUN /tmp/det_dockerfile_scripts/your_script.sh`

**4. 参考Makefile里的命令打包Docker镜像，然后上传到dockerhub**

这里不给出Docker镜像打包的教程，如有需求可以自行搜索，determined官方已经给出了非常完整的打包脚本，根据readme修改和运行即可。

## **结语** ##

实验室用个GPU不容易，这篇文章不面向新来的小白，主要给老师和管服务器的师兄师姐们看看。总之用Determined属于一劳永逸，后续再来新人随便在Docker容器里造，也没多大关系，如果你们还在苦哈哈的一起用同一台物理机，时不时因为环境崩溃导致人也崩溃了，可以参考一下这篇文章。另外，环境搞不好从来不是research做不下去的理由，现在的调参侠们可能真的连装环境这种基础技能都没有，也能吃大组红利刷顶会，何其哀哉！大概就这样吧。

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