教案：在 Spark 上使用 Horovod 进行分布式训练

课程目标

1. 理解 Horovod 与 Spark 的集成及其优势。
2. 学习使用 Horovod 的 Estimator API 进行模型训练。
3. 掌握使用 Horovod 的 Run API 实现更细粒度的控制。
4. 掌握在 GPU 和 CPU 环境下配置 Spark 集群进行深度学习任务。
5. 学习在 Databricks 上运行 Horovod 训练作业。

课程内容

部分一：Horovod on Spark 简介

1. Horovod 简介

   • 分布式深度学习的概念
   • Horovod 的作用与优势

2. Spark 简介

   • Spark 的基本概念
   • Spark 集群架构

3. Horovod 与 Spark 的集成

   • horovod.spark 包的功能
   • 数据处理、模型训练和评估的一体化流程

部分二：安装与准备

1. 安装 Horovod

   • 安装命令和依赖要求
   • 支持的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch）

2. 必要的依赖

   • Horovod 版本要求
   • PySpark 版本要求
   • 深度学习框架要求

部分三：使用 Estimator API 进行模型训练

1. Estimator API 概述

   • 高层抽象的优势
   • 数据处理、训练循环、检查点和指标收集的自动化

2. 使用 Keras Estimator 进行训练

   • 编写 Keras 模型
   • 创建并配置 KerasEstimator
   • 训练模型并进行预测

3. 数据加载与自定义

   • 默认数据加载器 Petastorm
   • 自定义数据加载器的实现
   • NVTabularDataModule 的集成

4. 端到端示例

   • 罗斯曼商店销售预测示例
   • 数据预处理、模型定义和训练、预测与提交

部分四：使用 Run API 进行分布式训练

1. Run API 概述

   • 细粒度控制的优势
   • 使用 horovod.spark.run 运行训练逻辑

2. 示例代码

   • 运行简单的分布式任务示例
   • 罗斯曼商店销售预测的低级 API 实现

部分五：配置 Spark 集群进行深度学习

1. GPU 训练的集群配置

   • 配置独立的 GPU Spark 集群
   • 配置 Spark Worker 和 Executor

2. CPU 训练的集群配置

   • 配置 Spark 任务的 CPU 核心数
   • 复用数据准备和训练的 Spark 集群

部分六：在 Databricks 上使用 Horovod

1. 在 Databricks 上运行 Horovod

   • 创建 DBFS Store 实例
   • Databricks 上的 GPU 调度配置

2. Estimator API 与 Run API 的使用

   • 分配 GPU 资源
   • 使用 get_available_devices 获取 GPU 列表
   • 忽略 Spark 分配的 GPU 设备

教学活动

讲解与演示

• 使用幻灯片介绍 Horovod 和 Spark 的集成。
• 实时演示如何安装 Horovod 并进行环境配置。
• 演示使用 Estimator API 和 Run API 进行分布式训练的具体步骤。

实践操作

• 学生动手安装 Horovod 并配置环境。
• 练习编写 Keras 和 PyTorch 模型，并使用 Estimator API 进行训练。
• 进行数据加载自定义和端到端示例的完整实现。

问答与讨论

• 提问学生关于 Horovod 和 Spark 集成的理解。
• 讨论在实际项目中如何应用这些知识。
• 解答学生在实践操作中遇到的问题。

作业与课后练习

• 要求学生独立完成罗斯曼商店销售预测示例的实现。
• 提交自定义数据加载器的实现方案。
• 编写一个新的分布式训练任务并在 Spark 集群上运行。

教学资源

• Horovod 官方文档
• Spark 官方文档
• Databricks 官方文档

评估与反馈

• 实验报告与代码提交
• 课堂表现与参与情况
• 课后反馈问卷

通过本课程，学生将掌握如何在 Spark 环境下使用 Horovod 进行高效的分布式深度学习训练，理解如何配置和优化集群环境以满足深度学习任务的需求，并能够在实际项目中应用这些技能。