Entraîner un modèle avec Ray et PyTorch sur Google Kubernetes Engine (GKE)

Ce guide explique comment entraîner un modèle sur Google Kubernetes Engine (GKE) à l'aide de Ray, PyTorch et du module complémentaire Ray Operator.

À propos de Ray

Ray est un framework de calcul évolutif Open Source pour les applications d'IA/ML. L'Ray Train est un composant de Ray conçu pour l'entraînement et le réglage de modèles distribués. Vous pouvez utiliser l'API Ray Train pour mettre à l'échelle l'entraînement sur plusieurs machines et pour l'intégrer à des bibliothèques de machine learning telles que PyTorch.

Vous pouvez déployer des jobs d'entraînement Ray à l'aide de la ressource RayCluster ou RayJob. Vous devez utiliser une ressource RayJob lorsque vous déployez des jobs Ray en production pour les raisons suivantes :

  • La ressource RayJob crée un cluster Ray éphémère qui peut être supprimé automatiquement lorsqu'un job est terminé.
  • La ressource RayJob est compatible avec les stratégies de nouvelle tentative pour une exécution résiliente des jobs.
  • Vous pouvez gérer les jobs Ray à l'aide de modèles d'API Kubernetes connus.

Objectifs

Ce guide est destiné aux clients d'IA générative, aux utilisateurs nouveaux ou existants de GKE, aux ingénieurs en ML, aux ingénieurs MLOps (DevOps) ou aux administrateurs de plate-forme qui s'intéressent à l'utilisation des fonctionnalités d'orchestration de conteneurs Kubernetes pour diffuser des modèles utilisant Ray.

  • créer un cluster GKE ;
  • Créez un cluster Ray à l'aide de la ressource personnalisée RayCluster.
  • Entraînez un modèle à l'aide d'un job Ray.
  • Déployer un job Ray à l'aide de la ressource personnalisée RayJob.

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

Pour obtenir une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue, utilisez le simulateur de coût.

Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Une fois que vous avez terminé les tâches décrites dans ce document, vous pouvez éviter de continuer à payer des frais en supprimant les ressources que vous avez créées. Pour en savoir plus, consultez la section Effectuer un nettoyage.

Avant de commencer

Cloud Shell est préinstallé avec les logiciels dont vous avez besoin dans ce tutoriel, y compris kubectl et gcloud CLI. Si vous n'utilisez pas Cloud Shell, vous devez installer gcloud CLI.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. Install the Google Cloud CLI.

  3. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  4. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  5. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the GKE API: 

    gcloud services enable container.googleapis.com

  8. Install the Google Cloud CLI.

  9. If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

  10. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  11. Create or select a Google Cloud project.

    • Create a Google Cloud project:

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.

    • Select the Google Cloud project that you created:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

  12. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  13. Enable the GKE API: 

    gcloud services enable container.googleapis.com

  14. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/container.clusterAdmin, roles/container.admin 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
    • Replace PROJECT_ID with your project ID.

    • Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:[email protected].

    • Replace ROLE with each individual role.

Préparer votre environnement

Pour préparer votre environnement, procédez comme suit :

  1. Lancez une session Cloud Shell depuis la console Google Cloud en cliquant sur Icône d'activation Cloud Shell Activer Cloud Shell dans la consoleGoogle Cloud . Une session s'ouvre dans le volet inférieur de la console Google Cloud .

  2. Définissez les variables d'environnement :

    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export CLUSTER_NAME=ray-cluster
export COMPUTE_REGION=us-central1
export COMPUTE_ZONE=us-central1-c
export CLUSTER_VERSION=CLUSTER_VERSION
export TUTORIAL_HOME=`pwd`

    Remplacez les éléments suivants :

    • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud.
    • CLUSTER_VERSION : version de GKE à utiliser. Doit être 1.30.1 ou une version ultérieure.

  3. Clonez le dépôt GitHub.

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples

  4. Accédez au répertoire de travail :

    cd kubernetes-engine-samples/ai-ml/gke-ray/raytrain/pytorch-mnist

  5. Créez un environnement virtuel Python :

    python -m venv myenv && \
source myenv/bin/activate

  6. Installez Ray.

Créer un cluster GKE

Créez un cluster GKE Autopilot ou Standard :

Autopilot

Créez un cluster Autopilot :

gcloud container clusters create-auto ${CLUSTER_NAME}  \
    --enable-ray-operator \
    --cluster-version=${CLUSTER_VERSION} \
    --location=${COMPUTE_REGION}

Standard

Créez un cluster standard :

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
    --addons=RayOperator \
    --cluster-version=${CLUSTER_VERSION}  \
    --machine-type=e2-standard-8 \
    --location=${COMPUTE_ZONE} \
    --num-nodes=4

Déployer une ressource RayCluster

Déployez une ressource RayCluster sur votre cluster :

  1. Examinez le fichier manifeste suivant :

    apiVersion: ray.io/v1
kind: RayCluster
metadata:
  name: pytorch-mnist-cluster
spec:
  rayVersion: '2.37.0'
  headGroupSpec:
    rayStartParams:
      dashboard-host: '0.0.0.0'
    template:
      metadata:
      spec:
        containers:
        - name: ray-head
          image: rayproject/ray:2.37.0
          ports:
          - containerPort: 6379
            name: gcs
          - containerPort: 8265
            name: dashboard
          - containerPort: 10001
            name: client
          resources:
            limits:
              cpu: "2"
              ephemeral-storage: "9Gi"
              memory: "4Gi"
            requests:
              cpu: "2"
              ephemeral-storage: "9Gi"
              memory: "4Gi"
  workerGroupSpecs:
  - replicas: 4
    minReplicas: 1
    maxReplicas: 5
    groupName: worker-group
    rayStartParams: {}
    template:
      spec:
        containers:
        - name: ray-worker
          image: rayproject/ray:2.37.0
          resources:
            limits:
              cpu: "4"
              ephemeral-storage: "9Gi"
              memory: "8Gi"
            requests:
              cpu: "4"
              ephemeral-storage: "9Gi"
              memory: "8Gi"

    Ce fichier manifeste décrit une ressource personnalisée RayCluster.

  2. Appliquez le fichier manifeste à votre cluster GKE :

    kubectl apply -f ray-cluster.yaml

  3. Vérifiez que la ressource RayCluster est prête :

    kubectl get raycluster

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    NAME                    DESIRED WORKERS   AVAILABLE WORKERS   CPUS   MEMORY   GPUS   STATUS   AGE
pytorch-mnist-cluster   2                 2                   6      20Gi     0      ready    63s

    Dans ce résultat, ready dans la colonne STATUS indique que la ressource RayCluster est prête.

Se connecter à la ressource RayCluster

Connectez-vous à la ressource RayCluster pour envoyer un job Ray.

  1. Vérifiez que GKE a créé le service RayCluster :

    kubectl get svc pytorch-mnist-cluster-head-svc

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    NAME                             TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                                AGE
pytorch-mnist-cluster-head-svc   ClusterIP   34.118.238.247   <none>        10001/TCP,8265/TCP,6379/TCP,8080/TCP   109s

  2. Établissez une session de transfert de port vers le nœud principal Ray :

    kubectl port-forward svc/pytorch-mnist-cluster-head-svc 8265:8265 2>&1 >/dev/null &

  3. Vérifiez que le client Ray peut se connecter au cluster Ray à l'aide de localhost :

    ray list nodes --address http://localhost:8265

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Stats:
------------------------------
Total: 3

Table:
------------------------------
    NODE_ID                                                   NODE_IP     IS_HEAD_NODE    STATE    NODE_NAME    RESOURCES_TOTAL                 LABELS
0  1d07447d7d124db641052a3443ed882f913510dbe866719ac36667d2  10.28.1.21  False           ALIVE    10.28.1.21   CPU: 2.0                        ray.io/node_id: 1d07447d7d124db641052a3443ed882f913510dbe866719ac36667d2
# Several lines of output omitted

Entraîner un modèle

Entraînez un modèle PyTorch à l'aide de l'ensemble de données Fashion MNIST :

  1. Envoyez un job Ray et attendez qu'il se termine :

    ray job submit --submission-id pytorch-mnist-job --working-dir . --runtime-env-json='{"pip": ["torch", "torchvision"], "excludes": ["myenv"]}' --address http://localhost:8265 -- python train.py

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Job submission server address: http://localhost:8265

--------------------------------------------
Job 'pytorch-mnist-job' submitted successfully
--------------------------------------------

Next steps
  Query the logs of the job:
    ray job logs pytorch-mnist-job
  Query the status of the job:
    ray job status pytorch-mnist-job
  Request the job to be stopped:
    ray job stop pytorch-mnist-job

Handling connection for 8265
Tailing logs until the job exits (disable with --no-wait):
...
...

  2. Vérifiez l'état du job :

    ray job status pytorch-mnist

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Job submission server address: http://localhost:8265
Status for job 'pytorch-mnist-job': RUNNING
Status message: Job is currently running.

    Attendez que Status for job soit défini sur COMPLETE. Cette opération peut prendre 15 minutes, voire plus.

  3. Affichez les journaux des jobs Ray :

    ray job logs pytorch-mnist

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Training started with configuration:
╭─────────────────────────────────────────────────╮
│ Training config                                  │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ train_loop_config/batch_size_per_worker       8  │
│ train_loop_config/epochs                     10  │
│ train_loop_config/lr                      0.001  │
╰─────────────────────────────────────────────────╯

# Several lines omitted

Training finished iteration 10 at 2024-06-19 08:29:36. Total running time: 9min 18s
╭───────────────────────────────╮
│ Training result                │
├────────────────────────────────┤
│ checkpoint_dir_name            │
│ time_this_iter_s      25.7394  │
│ time_total_s          351.233  │
│ training_iteration         10  │
│ accuracy               0.8656  │
│ loss                  0.37827  │
╰───────────────────────────────╯

# Several lines omitted
-------------------------------
Job 'pytorch-mnist' succeeded
-------------------------------

Déployer une ressource RayJob

La ressource personnalisée RayJob gère le cycle de vie d'une ressource RayCluster lors de l'exécution d'un seul job Ray.

  1. Examinez le fichier manifeste suivant :

    apiVersion: ray.io/v1
kind: RayJob
metadata:
  name: pytorch-mnist-job
spec:
  shutdownAfterJobFinishes: true
  entrypoint: python ai-ml/gke-ray/raytrain/pytorch-mnist/train.py
  runtimeEnvYAML: |
    pip:
      - torch
      - torchvision
    working_dir: "https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples/archive/main.zip"
    env_vars:
      NUM_WORKERS: "4"
      CPUS_PER_WORKER: "2"
  rayClusterSpec:
    rayVersion: '2.37.0'
    headGroupSpec:
      rayStartParams: {}
      template:
        spec:
          containers:
            - name: ray-head
              image: rayproject/ray:2.37.0
              ports:
                - containerPort: 6379
                  name: gcs-server
                - containerPort: 8265
                  name: dashboard
                - containerPort: 10001
                  name: client
              resources:
                limits:
                  cpu: "2"
                  ephemeral-storage: "9Gi"
                  memory: "4Gi"
                requests:
                  cpu: "2"
                  ephemeral-storage: "9Gi"
                  memory: "4Gi"
    workerGroupSpecs:
      - replicas: 4
        minReplicas: 1
        maxReplicas: 5
        groupName: small-group
        rayStartParams: {}
        template:
          spec:
            containers:
              - name: ray-worker
                image: rayproject/ray:2.37.0
                resources:
                  limits:
                    cpu: "4"
                    ephemeral-storage: "9Gi"
                    memory: "8Gi"
                  requests:
                    cpu: "4"
                    ephemeral-storage: "9Gi"
                    memory: "8Gi"

    Ce fichier manifeste décrit une ressource personnalisée RayJob.

  2. Appliquez le fichier manifeste à votre cluster GKE :

    kubectl apply -f ray-job.yaml

  3. Vérifiez que la ressource RayJob est en cours d'exécution :

    kubectl get rayjob

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    NAME                JOB STATUS   DEPLOYMENT STATUS   START TIME             END TIME   AGE
pytorch-mnist-job   RUNNING      Running             2024-06-19T15:43:32Z              2m29s

    Dans ce résultat, la colonne DEPLOYMENT STATUS indique que la ressource RayJob est Running.

  4. Affichez l'état de la ressource RayJob :

    kubectl logs -f -l job-name=pytorch-mnist-job

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    Training started with configuration:
╭─────────────────────────────────────────────────╮
│ Training config                                  │
├──────────────────────────────────────────────────┤
│ train_loop_config/batch_size_per_worker       8  │
│ train_loop_config/epochs                     10  │
│ train_loop_config/lr                      0.001  │
╰─────────────────────────────────────────────────╯

# Several lines omitted

Training finished iteration 10 at 2024-06-19 08:29:36. Total running time: 9min 18s
╭───────────────────────────────╮
│ Training result                │
├────────────────────────────────┤
│ checkpoint_dir_name            │
│ time_this_iter_s      25.7394  │
│ time_total_s          351.233  │
│ training_iteration         10  │
│ accuracy               0.8656  │
│ loss                  0.37827  │
╰───────────────────────────────╯

# Several lines omitted
-------------------------------
Job 'pytorch-mnist' succeeded
-------------------------------

  5. Vérifiez que le job Ray est terminé :

    kubectl get rayjob

    Le résultat ressemble à ce qui suit :

    NAME                JOB STATUS   DEPLOYMENT STATUS   START TIME             END TIME               AGE
pytorch-mnist-job   SUCCEEDED    Complete            2024-06-19T15:43:32Z   2024-06-19T15:51:12Z   9m6s

    Dans ce résultat, la colonne DEPLOYMENT STATUS indique que la ressource RayJob est Complete.

Effectuer un nettoyage

Supprimer le projet

    Delete a Google Cloud project:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

Supprimer des ressources individuelles

Si vous avez utilisé un projet existant et que vous ne souhaitez pas le supprimer, vous pouvez supprimer les ressources individuelles. Pour supprimer le cluster, saisissez ce qui suit :

gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME}

Étape suivante

  • Découvrez des architectures de référence, des schémas et des bonnes pratiques concernant Google Cloud. Consultez notre Cloud Architecture Center.