分布式训练 最小化部署docker swarm + docker-compose落地方案

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背景：

前提条件：

一、docker环境初始化配置

1. 安装nvidia-docker2

2. 安装docker-compose工具 

3. 获取GPU UUID

4. 修改docker runtime为nvidia，指定机器的UUID

二、docker-swarm 环境安装

1. 初始化swarm管理节点

2. 加入工作节点

3. 查看集群节点

三、拷贝基础镜像及部署文件 

1. Docker 镜像

2. docker-compose.yml

四、部署应用 

1. 部署服务

2. ssh免密验证

---

背景：

实现不同宿主机上的容器可以互通，并且可以免密ssh登陆

前提条件：

机器具备docker、NVIDIA显卡、NVIDIA驱动等相关安装包和硬件设施，nvidia-smi 可以正常显示出机器的GPU显卡

Docker 版本必须 > 1.12

一、docker环境初始化配置

1. 安装nvidia-docker2

# 执行如下命令
apt install nvidia-docker2 -y

2. 安装docker-compose工具 

将安装包拷贝到环境，只需要在docker swarm leader节点安装

# 下载docker-compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-composemv docker-compose-linux-x86_64 docker-compose 
chmod +x docker-compose 
mv docker-compose /usr/bin/docker-compose

3. 获取GPU UUID

nvidia-smi -a  | grep UUID

4. 修改docker runtime为nvidia，指定机器的UUID

修改文件成如下内容，注意其中的GPU UUID需要根据实际的uuid来填写,同时注意格式。

(base) root@nm-zhipu-a100-develop01:~# cat /etc/docker/daemon.json                                                                                                                      
{                                                                                                                                                                                       "runtimes": {                                                                                                                                                                       "nvidia": {                                                                                                                                                                     "path": "nvidia-container-runtime",                                                                                                                                         "runtimeArgs": []                                                                                                                                                           }                                                                                                                                                                               },                                                                                                                                                                                  "default-runtime": "nvidia",                                                                                                                                                        "node-generic-resources": [                                                                                                                                                         "NVIDIA-GPU=GPU-528afedf-02cf-7380-e22b-e2c05c1be4ec",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-5c46d5eb-0996-a5ac-cb7a-29f274d046a4",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-f57f6d1b-ea13-1480-6321-7a26181b838d",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-75acc759-bb26-da0b-21c5-a31dca12e93f",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-7e4da326-2d9e-3530-9f46-673474746e0b",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-76f183b8-b750-73bc-b438-404a16ae7b78",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-34823444-9a29-0776-f483-c802c6057039",                                                                                                                              "NVIDIA-GPU=GPU-a474810c-7356-b242-d0d8-5e83714655de"                                                                                                                               ],                                                                                                                                                                                  "default-shm-size": "10G"                                                                                                                                                                                    
}       

# 将如下文件中的swarm-resource 这行注释打开
/etc/nvidia-container-runtime/config.toml 
swarm-resource = "DOCKER_RESOURCE_GPU"
# 重启docker
systemctl  restart docker 

二、docker-swarm 环境安装

1. 初始化swarm管理节点

# docker swarm leader角色执行 
# 初始化一个新的swarm，并且当前的机器变为swarm manager，执行命令后会返回join相关的指令
docker swarm init --advertise-addr 192.168.249.11   #根据实际机器IP填写

类似下图的一条的命令 

2. 加入工作节点

# worker节点执行，如果有多个worker节点则都需要执行
docker swarm join --token SWMTKN-1-51nvltfqyxlfo0m5f5unzufhs03gmtcs8uoues6zgln0vzhy2c-5agl9x8f9nwrwagy7ud8k6oti 192.168.249.11:2377                                                 

3. 查看集群节点

# 查看swarm节点信息
docker node ls

三、拷贝基础镜像及部署文件 

1. Docker 镜像

如果要在客户方build，需要拷贝Dockerfile文件，并且保证客户环境可以下载依赖的基础镜像和相关的依赖包

Dockerfile

FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:23.07-py3                                                                                                                                                   # ADD /data0/nfs/share/pangguoqing/glm66b/data/ /workspace/data                                                                                                                         
COPY . /workspace                                                                                                                                                                       
COPY ssh /root/.ssh/                                                                                                                                                                    RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends ssh && \                                                                                                               apt-get install -y net-tools && \                                                                                                                                                   wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/pdsh/pdsh-2.29.tar.bz2 && \                                                                    tar jxvf pdsh-2.29.tar.bz2 && \                                                                                                                                                     cd pdsh-2.29 && \                                                                                                                                                                   ./configure --with-ssh --with-rsh --with-mrsh--with-mqshell --with-qshell --with-dshgroups--with-machines=/etc/pdsh/machines --without-pam && \                                     make && \                                                                                                                                                                           make install                                                                                                                                                                        RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple && \                                                                                                       pip install deepspeed && \                                                                                                                                                          pip install sentencepiece                                                                                                                                                           EXPOSE 22                                                                                                                                                                               
ENV CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS="1"                                                                                                                                                     
WORKDIR /workspace                                                                                                                                                                      
ENTRYPOINT service ssh restart && bash   

2. docker-compose.yml

• 如果有多个worker节点，则需要在文件中增加对应的配置，从0开始往下顺延

• 挂载点修改

version: '3.7'                                                                                                                                                                          services:                                                                                                                                                                               main:                                                                                                                                                                                 image: wind/glm66b-train:base-v2                                                                                                                                                    hostname: main                                                                                                                                                                      init: true                                                                                                                                                                          tty: true                                                                                                                                                                           deploy:                                                                                                                                                                             replicas: 1 # 定 义 在  Swarm 中 运 行 的 副 本 数                                                                                                                                          restart_policy:                                                                                                                                                                   condition: on-failure                                                                                                                                                           environment:                                                                                                                                                                        - 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四、部署应用 

1. 部署服务

# 部署
docker stack deploy -c docker-compose.yml wande。#根据实际名称修改
# 显示部署的服务
docker stack services wande

# 查看服务容器状态
docker stack ps wande 

2. ssh免密验证

登陆任意一个容器，通过ssh root@主机名即可登陆

ssh root@worker01

参考文档：

docker service create | Docker Docs

https://www.reddit.com/r/docker/comments/mh36w1/using_nvidia_gpu_with_docker_swarm_started_by/