torchrun在K8s集群中进行多机训练
时间: 2025-02-05 09:15:54 浏览: 68
要在Kubernetes (k8s) 集群中使用`torchrun`进行PyTorch分布式训练,你可以按照以下步骤进行:
1. **安装培训操作员**[^1]:
使用命令行工具`kubectl`应用`training-operator`的配置,这将为你提供管理和调度分布式训练任务所需的资源:
```
kubectl apply -k "github.com/kubeflow/training-operator/manifests/overlays/standalone?ref=v1.7.0"
```
2. **安装Python SDK**:
安装Kubeflow Training Python客户端库,以便于编写和提交分布式训练作业到K8s:
```shell
pip3 install kubeflow-training
```
3. **创建工作负载**:
使用`torchrun`命令,结合Kubeflow Training SDK,定义并提交一个包含分布式训练逻辑的工作负载。例如,如果你有一个名为`distributed_train.py`的脚本,可以这样运行它:
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --master_addr=$(MINIKUBE_SERVICE_HOST) --master_port=$(MINIKUBE_SERVICE_PORT) distributed_train.py
```
注意这里假设你正在本地Minikube环境中运行,替换`MINIKUBE_SERVICE_HOST`和`MINIKUBE_SERVICE_PORT`为实际的k8s服务地址。
4. **监控和管理**:
通过Kubeflow UI或其他工具(如`argo-workflows`),你可以查看和管理这些分布式训练任务的状态,包括资源分配、进度和结果。
相关问题--:
1. 如何在不使用Minikube的情况下指定k8s集群地址?
2. 如果我想调整每个节点上的进程数,应该如何修改`torchrun`命令?
3. 如何查看训练任务的日志以调试分布式训练?
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