لتشغيل TensorFlow على عنقود AWS (AWS cluster)، يمكنك استخدام TensorFlow’s tf.train.ClusterSpec
لتعريف عنقود (cluster) الخاص بك واستخدام tf.train.Server
للتواصل بين أجزاء العنقود. لتحديد أجزاء محددة من العنقود لتنفيذ الكود، يمكنك استخدام tf.device
و tf.train.replica_device_setter
لتحديد الأجهزة المستخدمة.
في البداية، يجب عليك تعريف ClusterSpec الذي يحتوي على المعلومات اللازمة لتحديد العناصر في العنقود، مثل عناوين IP والمنافذ لكل جهاز. يمكنك القيام بذلك بمثل هذا:
-
How to Choose the Best TensorFlow Optimizer25/02/2024
-
مشكلة انقطاع الوصول إلى EC2 على AWS20/03/2024
-
تنزيل ملفات من دلو S3 باستخدام AWS CLI07/03/2024
pythoncluster_spec = {
"master": ["master_ip:port"],
"worker": ["worker1_ip:port", "worker2_ip:port", "worker3_ip:port", "worker4_ip:port", "worker5_ip:port"]
}
ثم، يمكنك استخدام tf.train.ClusterSpec
لتعريف Server والتحقق من دور كل جهاز في العنقود:
pythoncluster = tf.train.ClusterSpec(cluster_spec)
server = tf.train.Server(cluster, job_name="worker", task_index=task_index)
حيث task_index
هو المؤشر لجهاز العمل الحالي في العنقود. بعد ذلك، يمكنك استخدام tf.device
لتحديد الأجهزة التي تريد تشغيل الكود عليها، مثل:
pythonwith tf.device("/job:worker/task:0/gpu:0"):
# Your TensorFlow code here
يجب أن يكون “worker” و “task:0” محددًا بناءً على دور الجهاز في العنقود والمؤشر المحدد له. إذا كنت تريد تشغيل الكود على جميع الأجهزة، يمكنك استخدام tf.train.replica_device_setter
بدلاً من tf.device
:
pythonwith tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % task_index,
cluster=cluster)):
# Your TensorFlow code here
هذا يضمن تشغيل الكود على الجهاز الصحيح في العنقود المعرف بواسطة task_index
.
المزيد من المعلومات
بالتأكيد! بعد تعريف ClusterSpec وإنشاء Server، يمكنك تشغيل تدريبات TensorFlow الموزعة باستخدام tf.train.Supervisor
، الذي يدير التدريب والمزامنة بين العمليات في العنقود. يمكنك استخدامه مع الكود التالي:
pythonwith tf.device(tf.train.replica_device_setter(
worker_device="/job:worker/task:%d" % task_index,
cluster=cluster)):
global_step = tf.train.get_or_create_global_step()
# Define your model and loss here
# ...
hooks = [tf.train.StopAtStepHook(last_step=1000000)]
with tf.train.MonitoredTrainingSession(master=server.target,
is_chief=(task_index == 0),
hooks=hooks) as mon_sess:
while not mon_sess.should_stop():
# Training loop
# ...
في هذا المثال، tf.train.MonitoredTrainingSession
يتيح لك إدارة التدريب والتزامن بين العمليات في العنقود. وتُستخدم الهدف server.target
للتواصل مع Server الخاص بك، وis_chief
يحدد ما إذا كان الجهاز هو الجهاز الرئيسي في العنقود.
يجب عليك تعديل الكود بناءً على تكوين ClusterSpec الخاص بك وأرقام المهام (tasks) والأجهزة التي تريد تشغيل الكود عليها في العنقود.