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今天我们来说一说如何通过 Azure Batch 实现多快好省的 AI 训练。多：Azure 云平台提供各种规格型号的计算服务资源，从 CPU 到 GPU 再到 FPGA，响指一打最新的 V100 卡加持 NVLINK 手到擒来。快：Azure 平台除了基础的计算资源外，还提供其它丰富的产品和工具，使工作效率大大提升，以 Azure Batch 做 AI 训练为例，Batch 服务提供的 SDK 及功能可以方便的帮助我们完成 AI 训练的资源调度和任务管理。好：东西好，价格还好。省：46个区域，计算资源价格高低不一任你选，还不爽？Low Priority 了解一下，价格让你动容，而且 Azure Batch 服务本身是免费的呦。得嘞，口嗨结束，make hands dirty，使用 Azure Batch Low Priority GPU 资源训练 MNIST。
1. 准备 Azure Batch Account
登陆 Azure Portal，选择 Azure Batch 服务
选择添加创建，地区需要注意，每个地区计算资源的价格不同，按照需要进行选择
资源池分配模式选择 Batch service 类型即可
创建好后，记录 Batch Account Name 和 Batch Account URL，下例中，Batch Account Name 为 batchaidemo，URL 为 https://batchaidemo.westus2.batch.azure.com
2. 创建 Service Principle
创建方法参见：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory/develop/howto-create-service-principal-portal， 记录下Tenant ID，Client ID，Service Principle Secret。
3. 创建 GPU 虚拟机镜像
此示例中采用 Keras 框架来完成对 Mnist 数据集的深度学习，所以 GPU 的计算资源上需要安装 CUDA 驱动，以及 cuDNN 驱动，这两个驱动预装比较耗时，所以这里面在开启 Batch 计算资源时去做安装会比较耗时，所以这里建议大家可以不采用 Batch 预知的计算镜像，通过自定义镜像来创建。
GPU 相关驱动安装可参阅：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/linux/n-series-driver-setup ，本文后续在 Batch 部分使用的系统版本为 Ubuntu 16.04，所以大家可以可以参阅这个文档中 Ubuntu 系统的 GPU 安装方法进行安装（注：其中 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub 这部中如果报错，可以采用 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub，然后通过 sudo apt-key add 7fa2af80.pub 来添加）。cuDNN 的安装可参阅 https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#download 进行安装。
自定义镜像的方式可以参阅如下链接：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/linux/capture-image
镜像创建完毕后，记录镜像的资源 ID：
4. 创建存储账户，存储账户区域建议与 Batch 在同一区域，记录存储账号名称，以及 Key
创建存储账户可以访问：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-quickstart-create-account?toc=%2Fazure%2Fstorage%2Fblobs%2Ftoc.json&tabs=azure-portal，获取存储 Key 可参阅：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-account-manage?irgwc=1&OCID=AID681541_aff_7806_1246483&tduid=(ir__as11wmbyw0kfrnb6xmlij6lydu2xjyq2zvrd6acb00)(7806)(1246483)(%28b33facbe09bb16a52db15b61562293e1%29%2881561%29%28686431%29%28at106619_a107739_m12_p15155_cSG%29%28%29)(b33facbe09bb16a52db15b61562293e1)&irclickid=_as11wmbyw0kfrnb6xmlij6lydu2xjyq2zvrd6acb00
5. 开始 Build
可以访问：https://github.com/nonokangwei/AzureBatchMnist 将代码克隆到本地，然后进行如下操作：
1. 在 config.py 中将相关参数替换为前述步骤记录的参数
2. 执行 azurebatchdemo.py, 相关程序说明可参见程序注释，这里不做赘述
3. 执行结束后，访问输出结果。进入上述所创建的存储账号，找到名称为 (OutputFilePrefix)output 的存储容器，可以看到 model_json, model.h5, stderr.txt, stdout.txt 文件，其中 model_json 和 model.h5 为训练输出模型及描述文件，stderr.txt 为程序执行的错误输出文件，stdout.txt 为程序执行的标准输出（如训练程序中所打印的结果均可以在这里查询）
本文中通过代码的方式在 Azure Batch 中创建了包含单节点 GPU 算例的计算资源池，通过 StarTask 将 MNIST 训练的程序依赖包进行节点自动安装，然后将 MNIST 训练的代码以及数据集数据通过先创建 Job，然后定义 Task 的方式来调用创建好的计算池进行执行，执行完毕将结果数据导出到存储账户。整个过程中采用了 Low Priorty 低优先级大大降低了运算成本，如果 Low Priority 实例在执行过程中被中断，Azure Batch 中的 Job 和 Task 内置重试功能，会将未完成的任务重新分配到其它可用节点进行执行。除此之外还可以结合 Azure Batch 计算池的 Auto-Scale 自动伸缩能力，结合任务数量来定义伸缩规则来实现自动化的资源分配和回收工作（参见：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/batch/batch-automatic-scaling?irgwc=1&OCID=AID681541_aff_7806_1246483&tduid=(ir__as11wmbyw0kfrnb6xmlij6lydu2xjyq30frd6aeb00)(7806)(1246483)(%28b33facbe09bb16a52db15b61562293e1%29%2881561%29%28686431%29%28at106619_a107739_m12_p15155_cSG%29%28%29)(b33facbe09bb16a52db15b61562293e1)&irclickid=_as11wmbyw0kfrnb6xmlij6lydu2xjyq30frd6aeb00）
好了今天就先到这里，希望上述介绍可以帮助你了解到 Azure Batch 通过 Low Priority 来实现深度学习场景下的一些优势，大家可以结合自己的实际业务场景开始耍拉，传送门 Low Priority 的机器到底有多便宜。还不过瘾，训练场景搞定了，推理场景呢？ 下一期带上你的模型，Low Priority + VMSS 来喽，跟你一起实现低成本 GPU 推理部署架构。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wekang/p/11103160.html
