【干货】快速部署微软开源GPU管理利器: OpenPAI_微软gpu服务器 教程

介绍

不管是机器学习的老手，还是入门的新人，都应该装备上尽可能强大的算力。除此之外，还要压榨出硬件的所有潜力来加快模型训练。OpenPAI作为GPU管理的利器，不管是一块GPU，还是上千块GPU，都能够做好调度，帮助加速机器学习的模型训练过程。

关于什么是OpenPAI，请参考介绍视频：微软开源GPU集群管理利器。

本文提供了简化的OpenPAI安装步骤。如果有更复杂的安装要求或部署环境，请参考官网。

准备工作

环境要求如下：

1. 推荐Ubuntu 16.04 LTS（暂不支持CentOS等其它Linux系统）。
2. 静态IP地址。
3. 能够访问外网，可下载Docker Hub的镜像文件。
4. 为集群中每台机器提供统一的用户名密码，并有sudo权限。
5. 有统一的时间同步服务（默认即可）。
6. 推荐干净环境进行安装。如果已经安装了Docker，API版本必须大于等于1.26。
7. 各台计算机之间网络可达。

安装过程

1. 安装用于配置的docker

即管理、安装整个OpenPAI的docker（在官方文档中称为dev-box）。以后的管理、配置工作都会在这个docker中进行。

登录进某台计算机（可选用集群中的机器），确保有sudo权限。然后按顺序执行下列命令。

安装docker，如果安装有更新的版本可跳过。

sudo apt-get -y install docker.io
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# 拉取，并启动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

# 登录dev-box
sudo docker exec -it dev-box /bin/bash
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2. 配置安装环境

以下脚本需要修改一下安装环境相关的信息。machines表示GPU集群的服务器IP，ssh-username和ssh-password分别代表登录这些服务器要用到的用户名、密码。

注意：第一台会作为master节点，其余节点作为worker。关于master/worker可参考视频介绍。暂时推荐不要用GPU服务器做master角色，或将worker角色部署到master上，因为这样可能会造成资源紧张，从而造成master进程的内存不够用。所以，master节点可以用没有GPU的服务器，推荐8核16G或以上配置。

cd /pai/pai-management

cat << EOF > quick-start.yaml
machines:
  - 192.168.1.2
  - 192.168.1.3

ssh-username: <用户名>
ssh-password: <密码>
EOF

CONFIG_PATH=/cluster-configuration
rm $CONFIG_PATH/*
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3. 安装节点

根据quick-start的基本信息，在/cluster-configuration目录中生成配置文件。配置文件的具体内容可参考github，这里就不详细介绍了。

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

python paictl.py cluster k8s-bootup -p $CONFIG_PATH
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安装并启动OpenPAI相关服务

python paictl.py service start -p $CONFIG_PATH
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运行最后一步时，如果网速很慢或服务器很多，有可能会花一天。完成后，即可在浏览器中试着访问第一台服务器的web地址。因为服务器还需要启动一会儿，可能并不能马上看到结果。等一会儿，或者多试几次即可。

默认的用户名、密码如下，可点击右上方的login连接登录。建议第一时间改掉。

admin
admin-password
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好了！大功告成！

可以参考github中的任务模板来配置自己的任务模板。也可以看看Github中的文档来探索更多高级功能。接下来就可以看看前面的介绍视频来学习如何从Tools for AI来提交任务了。

如果集群比较小，可以给集群去掉end-to-end测试用例，从而节省资源。（参考常见问答）

常见问题

遇到问题，可在官网提交Issue。

如何删除end-to-end测试任务？

如果没有足够的服务器资源，建议在部署过程中删除掉end-to-end测试。否则，它会定期进入队列，以测试系统是否可用。在dev-box中运行：

python paictl.py service delete -p $CONFIG_PATH -n end-to-end-test
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安装过程中出现 ... is not ready yet. Please wait for a moment!，该怎么办？

这种一般是网络问题造成的，可以进入以下网址（注意替换master IP）,将出现pull image错误的pods删掉，加快Kubernetes重新pull的速度。

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