Cloud TPU-Anwendungen in einem Docker-Container ausführen

Docker-Container bieten Anwendungen zu konfigurieren, indem Sie Ihren Code und alle in einem verteilbaren Paket. Sie können Docker-Container in TPU-VMs zum einfachen Konfigurieren und Freigeben Ihrer Cloud TPU-Anwendungen Dieses Dokument beschreibt, wie Sie einen Docker-Container für jedes ML-Framework einrichten die von Cloud TPU unterstützt werden.

Wichtig: Sie können maximal 256 Docker-Pods auf einer TPU-VM ausführen.

TensorFlow-Modell in einem Docker-Container trainieren

TPU-Gerät

1. Erstellen Sie in Ihrem aktuellen Verzeichnis eine Datei mit dem Namen Dockerfile und fügen Sie den Folgetext

   FROM python:3.8
   RUN pip install https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-tpuvm-artifacts/tensorflow/tf-2.12.0/tensorflow-2.12.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
   RUN curl -L https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-tpuvm-artifacts/libtpu/1.6.0/libtpu.so -o /lib/libtpu.so
   RUN git clone https://github.com/tensorflow/models.git
   WORKDIR ./models
   RUN pip install -r official/requirements.txt
   ENV PYTHONPATH=/models
   

2. Cloud Storage-Bucket erstellen

   gcloud storage buckets create gs://your-bucket-name --location=europe-west4
   

3. TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a \
   --accelerator-type=v2-8 \
   --version=tpu-vm-tf-2.17.0-pjrt
   

4. Dockerfile auf die TPU-VM kopieren

   gcloud compute tpus tpu-vm scp ./Dockerfile your-tpu-name:
   

5. Stellen Sie eine SSH-Verbindung zur TPU-VM her:

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a
   

6. Docker-Image erstellen

   sudo docker build -t your-image-name . 
   

7. Docker-Container starten

   sudo docker run -ti --rm --net=host --name your-container-name --privileged your-image-name bash
   

8. Umgebungsvariablen festlegen

   export STORAGE_BUCKET=gs://your-bucket-name
   export DATA_DIR=gs://cloud-tpu-test-datasets/fake_imagenet
   export MODEL_DIR=${STORAGE_BUCKET}/resnet-2x
   

9. ResNet trainieren

   python3 official/vision/train.py \
   --tpu=local \
   --experiment=resnet_imagenet \
   --mode=train_and_eval \
   --config_file=official/vision/configs/experiments/image_classification/imagenet_resnet50_tpu.yaml \
   --model_dir=${MODEL_DIR} \
   --params_override="task.train_data.input_path=${DATA_DIR}/train*, task.validation_data.input_path=${DATA_DIR}/validation*,trainer.train_steps=100"
   

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

1. Geben Sie exit ein, um den Docker-Container zu beenden
2. Geben Sie exit ein, um die TPU-VM zu beenden
3. TPU-VM löschen

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name --zone=europe-west4-a
   

TPU-Pod

1. Erstellen Sie in Ihrem aktuellen Verzeichnis eine Datei mit dem Namen Dockerfile und fügen Sie den Folgetext

   FROM python:3.8
   RUN pip install https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-tpuvm-artifacts/tensorflow/tf-2.12.0/tensorflow-2.12.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
   RUN curl -L https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-tpuvm-artifacts/libtpu/1.6.0/libtpu.so -o /lib/libtpu.so
   RUN git clone https://github.com/tensorflow/models.git
   WORKDIR ./models
   RUN pip install -r official/requirements.txt
   ENV PYTHONPATH=/models
   

2. TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a \
   --accelerator-type=v3-32 \
   --version=tpu-vm-tf-2.17.0-pod-pjrt
   

3. Dockerfile auf die TPU-VM kopieren

   gcloud compute tpus tpu-vm scp ./Dockerfile your-tpu-name:
   

4. Stellen Sie eine SSH-Verbindung zur TPU-VM her:

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a
   

5. Docker-Image erstellen

   sudo docker build -t your-image-name . 
   

6. Docker-Container starten

   sudo docker run -ti --rm --net=host --name your-container-name --privileged your-image-name bash
   

7. ResNet trainieren

   python3 official/vision/train.py \
   --tpu=local \
   --experiment=resnet_imagenet \
   --mode=train_and_eval \
   --config_file=official/vision/configs/experiments/image_classification/imagenet_resnet50_tpu.yaml \
   --model_dir=${MODEL_DIR} \
   --params_override="task.train_data.input_path=${DATA_DIR}/train*, task.validation_data.input_path=${DATA_DIR}/validation*,task.train_data.global_batch_size=2048,task.validation_data.global_batch_size=2048,trainer.train_steps=100"
   

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

1. Geben Sie exit ein, um den Docker-Container zu beenden
2. Geben Sie exit ein, um die TPU-VM zu beenden
3. TPU-VM löschen

     $ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name --zone=europe-west4-a
   

PyTorch-Modell in einem Docker-Container trainieren

TPU-Gerät

1. Cloud TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a \
   --accelerator-type=v2-8 \
   --version=tpu-ubuntu2204-base
   

2. SSH-Verbindung zu TPU-VM herstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a
   

3. Starten Sie einen Container in der TPU-VM mit dem nächtlichen PyTorch/XLA-Image.

   sudo docker run -ti --rm --name your-container-name --privileged gcr.io/tpu-pytorch/xla:r2.0_3.8_tpuvm bash
   

   Hinweis: Nachdem Sie diesen Befehl ausgeführt haben, ändert sich die Eingabeaufforderung: Das Terminal ist mit dem ausgeführten Container verbunden.

4. TPU-Laufzeit konfigurieren

   Es gibt zwei PyTorch-/XLA-Laufzeitoptionen: PJRT und XRT. Wir empfehlen Ihnen, PJRT verwenden, es sei denn, es gibt einen Grund, XRT zu verwenden. Weitere Informationen zur Laufzeitkonfigurationen zu verwenden, sehen Sie, dass es einen Grund gibt, XRT zu verwenden. Bis Weitere Informationen zu den verschiedenen Laufzeitkonfigurationen finden Sie in der Dokumentation zur PJRT-Laufzeit.

   PJRT

   export PJRT_DEVICE=TPU
   

   XRT

   export XRT_TPU_CONFIG="localservice;0;localhost:51011"
   

5. PyTorch-XLA-Repository klonen

   git clone --recursive https://github.com/pytorch/xla.git
   

6. ResNet50 trainieren

   python3 xla/test/test_train_mp_imagenet.py --fake_data --model=resnet50 --num_epochs=1
   

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

1. Geben Sie exit ein, um den Docker-Container zu beenden
2. Geben Sie exit ein, um die TPU-VM zu beenden
3. TPU-VM löschen

    $ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name --zone=europe-west4-a
   

TPU-Pod

Wenn Sie PyTorch-Code auf einem TPU-Pod ausführen, müssen Sie ihn auf allen TPUs ausführen gleichzeitig mit anderen Mitarbeitenden. Eine Möglichkeit dazu ist die Verwendung des gcloud compute tpus tpu-vm ssh-Befehl mit den --worker=all- und --command-Flags. Das folgende Verfahren zeigt Ihnen, wie Sie einen Docker erstellen Bild, um die Einrichtung der einzelnen TPU-Worker zu erleichtern.

1. TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=us-central2-b \
   --accelerator-type=v4-32 \
   --version=tpu-ubuntu2204-base
   

2. Aktuellen Nutzer zur Docker-Gruppe hinzufügen

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name \
   --zone=us-central2-b \
   --worker=all \
   --command="sudo usermod -a -G docker $USER"
   

3. Führen Sie das Trainingsskript in einem Container auf allen TPU-Workern aus.

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=us-central2-b \
   --command="docker run --rm --privileged --net=host  -e PJRT_DEVICE=TPU gcr.io/tpu-pytorch/xla:r2.0_3.8_tpuvm python /pytorch/xla/test/test_train_mp_imagenet.py --fake_data --model=resnet50 --num_epochs=1"
   

   Docker-Befehls-Flags:

   • --rm entfernt den Container, nachdem der Prozess beendet wurde.
   • --privileged macht das TPU-Gerät für den Container verfügbar.
   • --net=host bindet alle Ports des Containers an die TPU-VM, um zuzulassen, Kommunikation zwischen den Hosts im Pod.
   • -e hat Umgebungsvariablen festgelegt.

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

Löschen Sie die TPU-VM mit dem folgenden Befehl:

$ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name \
  --zone=us-central2-b

JAX-Modell in einem Docker-Container trainieren

TPU-Gerät

1. TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a \
   --accelerator-type=v2-8 \
   --version=tpu-ubuntu2204-base
   

2. SSH-Verbindung zu TPU-VM herstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name  --zone=europe-west4-a
   

3. Docker-Daemon in TPU-VM starten

   sudo systemctl start docker
   

4. Docker-Container starten

   sudo docker run -ti --rm --name your-container-name --privileged --network=host python:3.8 bash
   

5. JAX installieren

   pip install jax[tpu] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
   

6. FLAX installieren

   pip install --upgrade clu
   git clone https://github.com/google/flax.git
   pip install --user -e flax
   

7. FLAX MNIST-Trainingsskript ausführen

   cd flax/examples/mnist
   python3 main.py --workdir=/tmp/mnist \
   --config=configs/default.py \
   --config.learning_rate=0.05 \
   --config.num_epochs=5
   

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

1. Geben Sie exit ein, um den Docker-Container zu beenden
2. Geben Sie exit ein, um die TPU-VM zu beenden

3. TPU-VM löschen

   $ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name --zone=europe-west4-a
   

TPU-Pod

Wenn Sie JAX-Code auf einem TPU-Pod ausführen, müssen Sie ihn auf allen TPUs ausführen gleichzeitig mit anderen Mitarbeitenden. Dazu können Sie z. B. die gcloud compute tpus tpu-vm ssh mit den Flags --worker=all und --command. Die folgenden zeigt Ihnen, wie Sie ein Docker-Image für die Einrichtung der einzelnen TPUs erstellen. die Arbeit erleichtern.

1. Erstellen Sie in Ihrem aktuellen Verzeichnis eine Datei mit dem Namen Dockerfile und fügen Sie den Folgetext

   FROM python:3.8
   RUN pip install "jax[tpu]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/libtpu_releases.html
   RUN pip install --upgrade clu
   RUN git clone https://github.com/google/flax.git
   RUN pip install --user -e flax
   WORKDIR ./flax/examples/mnist
   

2. Docker-Image erstellen

   docker build -t your-image-name .
   

3. Fügen Sie dem Docker-Image ein Tag hinzu, bevor Sie es per Push in Artifact Registry übertragen. Weitere Informationen zum Arbeiten mit Artifact Registry finden Sie unter Mit Container-Images arbeiten

   docker tag your-image-name europe-west-docker.pkg.dev/your-project/your-repo/your-image-name:your-tag
   

4. Docker-Image per Push an Artifact Registry übertragen

   docker push europe-west4-docker.pkg.dev/your-project/your-repo/your-image-name:your-tag
   

5. TPU-VM erstellen

   gcloud compute tpus tpu-vm create your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a \
   --accelerator-type==v2-8 \
   --version=tpu-ubuntu2204-base
   

6. Rufen Sie das Docker-Image auf allen TPU-Workern aus Artifact Registry ab.

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=europe-west4-a \
   --command="sudo usermod -a -G docker ${USER}"
   

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=europe-west4-a \
   --command="gcloud auth configure-docker europe-west4-docker.pkg.dev --quiet"
   

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=europe-west4-a \
   --command="docker pull europe-west4-docker.pkg.dev/your-project/your-repo/your-image-name:your-tag"
   

7. Führen Sie den Container auf allen TPU-Workern aus.

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   zone=europe-west4-a \
   --command="docker run -ti -d --privileged --net=host --name your-container-name europe-west4-docker.pkg.dev/your-project/your-repo/your-image:your-tag bash"
   

8. Führen Sie das Trainingsskript auf allen TPU-Workern aus:

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=europe-west4-a \
   --command="docker exec --privileged your-container-name python3 main.py --workdir=/tmp/mnist \
   --config=configs/default.py \
   --config.learning_rate=0.05 \
   --config.num_epochs=5"
   

Achten Sie darauf, die Ressourcen nach Abschluss des Trainingsskripts zu bereinigen.

1. Fahren Sie den Container auf allen Workern herunter:

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=europe-west4-a \
   --command="docker kill your-container-name"
   

2. Löschen Sie die TPU-VM mit dem folgenden Befehl:

   $ gcloud compute tpus tpu-vm delete your-tpu-name \
   --zone=europe-west4-a
   

Nächste Schritte

• Cloud TPU-Anleitungen
• TPUs verwalten
• Cloud TPU-Systemarchitektur
• TensorFlow-Code auf TPU-Pod-Slices ausführen
• JAX-Code auf TPU-Pod-Slices ausführen