Ejecutar cargas de trabajo de TPU en un contenedor Docker

Los contenedores Docker facilitan la configuración de las aplicaciones, ya que combinan el código y todas las dependencias necesarias en un paquete distribuible. Puedes ejecutar contenedores Docker en VMs de TPU para simplificar la configuración y el uso compartido de tus aplicaciones de TPU de Cloud. En este documento se describe cómo configurar un contenedor de Docker para cada framework de aprendizaje automático compatible con Cloud TPU.

Importante: Puedes ejecutar un máximo de 256 pods de Docker en una VM con TPU.

Entrenar un modelo de PyTorch en un contenedor Docker

Dispositivo de TPU

1. Crear una máquina virtual de TPU de Cloud

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

2. Conectarse a la VM de TPU mediante SSH

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

3. Asegúrate de que se ha concedido el rol Lector de Artifact Registry a tu usuario de Google Cloud . Para obtener más información, consulta el artículo sobre cómo asignar roles de Artifact Registry.

4. Iniciar un contenedor en la VM de TPU con la imagen nocturna de PyTorch/XLA

   sudo docker run --net=host -ti --rm --name your-container-name --privileged us-central1-docker.pkg.dev/tpu-pytorch-releases/docker/xla:r2.6.0_3.10_tpuvm_cxx11 \
   bash

   Nota: Después de ejecutar este comando, el símbolo del sistema cambiará para indicar que el terminal está conectado al contenedor en ejecución.

5. Configurar el tiempo de ejecución de la TPU

   Hay dos opciones de tiempo de ejecución de PyTorch/XLA: PJRT y XRT. Te recomendamos que uses PJRT a menos que tengas un motivo para usar XRT. Para obtener más información sobre las diferentes configuraciones de tiempo de ejecución, consulta la documentación del tiempo de ejecución de PJRT.

   PJRT

   export PJRT_DEVICE=TPU

   XRT

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

6. Clona el repositorio de PyTorch XLA

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

7. Entrenar ResNet50

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

Cuando se complete la secuencia de comandos de entrenamiento, asegúrate de limpiar los recursos.

1. Escribe exit para salir del contenedor Docker.
2. Escribe exit para salir de la VM de TPU.

3. Eliminar la VM de TPU

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

Slice de TPU

Cuando ejecutas código de PyTorch en un segmento de TPU, debes ejecutarlo en todos los trabajadores de TPU al mismo tiempo. Una forma de hacerlo es usar el comando gcloud compute tpus tpu-vm ssh con las marcas --worker=all y --command. En el siguiente procedimiento se muestra cómo crear una imagen de Docker para facilitar la configuración de cada trabajador de TPU.

1. Crear una VM de TPU

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

2. Añadir el usuario actual al grupo Docker

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

3. Clona el repositorio de PyTorch XLA

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=us-central2-b \
   --command="git clone --recursive https://github.com/pytorch/xla.git"

4. Ejecutar la secuencia de comandos de entrenamiento en un contenedor en todos los trabajadores de TPU

   gcloud compute tpus tpu-vm ssh your-tpu-name --worker=all \
   --zone=us-central2-b \
   --command="docker run --rm --privileged --net=host  -v ~/xla:/xla -e PJRT_DEVICE=TPU us-central1-docker.pkg.dev/tpu-pytorch-releases/docker/xla:r2.6.0_3.10_tpuvm_cxx11 python /xla/test/test_train_mp_imagenet.py --fake_data --model=resnet50 --num_epochs=1"

   Marcas de comandos de Docker:

   • --rm elimina el contenedor después de que finalice su proceso.
   • --privileged expone el dispositivo TPU al contenedor.
   • --net=host vincula todos los puertos del contenedor a la VM de TPU para permitir la comunicación entre los hosts del pod.
   • -e define variables de entorno.

Cuando se complete la secuencia de comandos de entrenamiento, asegúrate de limpiar los recursos.

Elimina la VM de TPU con el siguiente comando:

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

Entrenar un modelo de JAX en un contenedor Docker

Dispositivo de TPU

1. Crear la VM de TPU

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

2. Conectarse a la VM de TPU mediante SSH

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

3. Iniciar el daemon de Docker en una máquina virtual de TPU

   sudo systemctl start docker

4. Iniciar el contenedor Docker

   sudo docker run --net=host -ti --rm --name your-container-name \
   --privileged us-central1-docker.pkg.dev/tpu-pytorch-releases/docker/xla:r2.6.0_3.10_tpuvm_cxx11 \
   bash

5. Instalar JAX

   pip install jax[tpu]

6. Instalar FLAX

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

7. Instalar los paquetes tensorflow y tensorflow-dataset

   pip install tensorflow
   pip install tensorflow-datasets

8. Ejecutar la secuencia de comandos de entrenamiento de MNIST de Flax

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

Cuando se complete la secuencia de comandos de entrenamiento, asegúrate de limpiar los recursos.

1. Escribe exit para salir del contenedor Docker.
2. Escribe exit para salir de la VM de TPU.

3. Eliminar la VM de TPU

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

Slice de TPU

Cuando ejecutas código JAX en un segmento de TPU, debes ejecutarlo en todos los trabajadores de TPU al mismo tiempo. Una forma de hacerlo es usar el comando gcloud compute tpus tpu-vm ssh con las marcas --worker=all y --command. En el siguiente procedimiento se muestra cómo crear una imagen de Docker para facilitar la configuración de cada trabajador de TPU.

1. Crea un archivo llamado Dockerfile en el directorio actual y pega el siguiente texto:

   FROM python:3.10
   RUN pip install jax[tpu]
   RUN pip install --upgrade clu
   RUN git clone https://github.com/google/flax.git
   RUN pip install --user -e flax
   RUN pip install tensorflow
   RUN pip install tensorflow-datasets
   WORKDIR ./flax/examples/mnist

2. Preparar un Artifact Registry

   gcloud artifacts repositories create your-repo \
   --repository-format=docker \
   --location=europe-west4 --description="Docker repository" \
   --project=your-project
   
   gcloud artifacts repositories list \
   --project=your-project
   
   gcloud auth configure-docker europe-west4-docker.pkg.dev

3. Crear la imagen de Docker

   docker build -t your-image-name .

4. Añade una etiqueta a tu imagen de Docker antes de enviarla a Artifact Registry. Para obtener más información sobre cómo trabajar con Artifact Registry, consulta el artículo Trabajar con imágenes de contenedor.

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

5. Enviar la imagen Docker a Artifact Registry

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

6. Crear una VM de TPU

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

7. Extrae la imagen Docker de Artifact Registry en todos los trabajadores de TPU

   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"

8. Ejecutar el contenedor en todos los trabajadores de TPU

   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-name:your-tag bash"

9. Ejecuta la secuencia de comandos de entrenamiento en todos los trabajadores de TPU

   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"

Cuando se complete la secuencia de comandos de entrenamiento, asegúrate de limpiar los recursos.

1. Cerrar el contenedor en todos los trabajadores

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

2. Eliminar la VM de TPU

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

Siguientes pasos

• Tutoriales de TPU de Cloud
• Gestionar TPUs
• Arquitectura de TPU de Cloud
• Ejecutar código JAX en sectores de TPU