在CentOS上搭建PyTorch集群通常涉及以下幾個步驟:
準備環境:
安裝PyTorch:
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
其中cu113
應該替換為你安裝的CUDA版本。配置SSH無密碼登錄:
ssh-keygen -t rsa
~/.ssh/authorized_keys
文件中:ssh-copy-id user@worker_node_ip
~/.ssh
目錄和authorized_keys
文件的權限設置正確:chmod 700 ~/.ssh
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
編寫集群管理腳本:
分布式訓練設置:
torch.distributed
來設置分布式訓練。你需要確保每個節點都知道其他節點的地址和端口。測試集群:
下面是一個簡單的示例,展示如何在CentOS上設置一個兩節點的PyTorch集群:
主節點(master):
# 安裝PyTorch和其他依賴
pip install torch torchvision torchaudio
# 啟動分布式訓練
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --nnodes=2 --node_rank=0 --master_addr="MASTER_NODE_IP" --master_port=PORT your_training_script.py
工作節點(worker):
# 安裝PyTorch和其他依賴
pip install torch torchvision torchaudio
# 啟動分布式訓練
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --nnodes=2 --node_rank=1 --master_addr="MASTER_NODE_IP" --master_port=PORT your_training_script.py
在這些命令中,你需要替換NUM_GPUS_YOU_HAVE
為你的GPU數量,MASTER_NODE_IP
為主節點的IP地址,PORT
為一個開放的端口號,your_training_script.py
為你的訓練腳本。
請注意,這只是一個基本的指南,實際的部署可能會更復雜,取決于你的具體需求和環境。你可能還需要考慮網絡配置、安全性、監控和日志記錄等方面。