介紹

不管是機器學習的老手，還是入門的新人，都應該裝備上盡可能強大的算力。除此之外，還要壓榨出硬件的所有潛力來加快模型訓練。OpenPAI作為GPU管理的利器，不管是一塊GPU，還是上千塊GPU，都能夠做好調度，幫助加速機器學習的模型訓練過程。

關于什么是OpenPAI，請參考介紹視頻：微軟開源GPU集群管理利器。

本文提供了簡化的OpenPAI安裝步驟。如果有更復雜的安裝要求或部署環境，請參考官網。

準備工作

環境要求如下：

推薦Ubuntu 16.04 LTS（暫不支持CentOS等其它Linux系統）。

靜態IP地址。

能夠訪問外網，可下載Docker Hub的鏡像文件。

為集群中每臺機器提供統一的用戶名密碼，并有sudo權限。

有統一的時間同步服務（默認即可）。

推薦干凈環境進行安裝。如果已經安裝了Docker，API版本必須大于等于1.26。

各臺計算機之間網絡可達。

安裝過程

1. 安裝用于配置的docker

即管理、安裝整個OpenPAI的docker（在官方文檔中稱為dev-box）。以后的管理、配置工作都會在這個docker中進行。

登錄進某臺計算機（可選用集群中的機器），確保有sudo權限。然后按順序執行下列命令。

安裝docker，如果安裝有更新的版本可跳過。

sudo apt-get -y install docker.io # 拉取，并啟動dev-box sudo docker run -itd -e COLUMNS=$COLUMNS -e LINES=$LINES -e TERM=$TERM -v /var/lib/docker:/var/lib/docker -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /pathHadoop:/pathHadoop -v /pathConfiguration:/cluster-configuration --pid=host --privileged=true --net=host --name=dev-box docker.io/openpai/dev-box# 登錄dev-box sudo docker exec -it dev-box /bin/bash

2. 配置安裝環境

以下腳本需要修改一下安裝環境相關的信息。machines表示GPU集群的服務器IP，ssh-username和ssh-password分別代表登錄這些服務器要用到的用戶名、密碼。

注意：第一臺會作為master節點，其余節點作為worker。關于master/worker可參考視頻介紹。暫時推薦不要用GPU服務器做master角色，或將worker角色部署到master上，因為這樣可能會造成資源緊張，從而造成master進程的內存不夠用。所以，master節點可以用沒有GPU的服務器，推薦8核16G或以上配置。

cd /pai/pai-managementcat << EOF > quick-start.yaml machines:- 192.168.1.2- 192.168.1.3ssh-username: <用戶名> ssh-password: <密碼> EOFCONFIG_PATH=/cluster-configuration rm $CONFIG_PATH/*

3. 安裝節點

根據quick-start的基本信息，在/cluster-configuration目錄中生成配置文件。配置文件的具體內容可參考github，這里就不詳細介紹了。

python paictl.py cluster generate-configuration -i quick-start.yaml -o $CONFIG_PATH

安裝kubenetes

python paictl.py cluster k8s-bootup -p $CONFIG_PATH

安裝并啟動OpenPAI相關服務

python paictl.py service start -p $CONFIG_PATH

運行最后一步時，如果網速很慢或服務器很多，有可能會花一天。完成后，即可在瀏覽器中試著訪問第一臺服務器的web地址。因為服務器還需要啟動一會兒，可能并不能馬上看到結果。等一會兒，或者多試幾次即可。

默認的用戶名、密碼如下，可點擊右上方的login連接登錄。建議第一時間改掉。

admin admin-password

好了！大功告成！

可以參考github中的任務模板來配置自己的任務模板。也可以看看Github中的文檔來探索更多高級功能。接下來就可以看看前面的介紹視頻來學習如何從Tools for AI來提交任務了。

如果集群比較小，可以給集群去掉end-to-end測試用例，從而節省資源。（參考常見問答）

常見問題

遇到問題，可在官網提交Issue。

如何刪除end-to-end測試任務？

如果沒有足夠的服務器資源，建議在部署過程中刪除掉end-to-end測試。否則，它會定期進入隊列，以測試系統是否可用。在dev-box中運行：

python paictl.py service delete -p $CONFIG_PATH -n end-to-end-test

安裝過程中出現 ... is not ready yet. Please wait for a moment!，該怎么辦？

這種一般是網絡問題造成的，可以進入以下網址（注意替換master IP）,將出現pull image錯誤的pods刪掉，加快Kubernetes重新pull的速度。

http://<替換成master的IP>:9090/#!/pod?namespace=default

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【干货】快速部署微软开源GPU管理利器: OpenPAI的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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