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aliyun-machine-learning-for-dummies's Introduction

阿里云 ECS 机器学习懒人包

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缘起

随着机器学习, 特别是深度学习的大热, 吸引了很多人开始学习机器学习。

这方面的公开课(Coursera, Udacity, Stanford, CMU...)很多, 对于有一定编程基础和大学线性代数、高数的同学来说, 自学完全不成问题。

然而很多人在开始训练深度网络模型时, 就会被硬件(尤其是 GPU)浇上一盆冷水。

  • 很多人的电脑并没有适合深度学习的显卡, 此处AMD的显卡玩家收到了成吨伤害
  • 有些人的机器是几年前买的, 已经跑不动主流的模型;
  • 笔记本用户尤其惨, 要升级显卡很困难, 而且就算显卡性能足够了, 往往也会面临散热等困难。

这时, 使用带 GPU 的云主机就成了一个不错的替代方案。 国外也早已有很多使用 AWS EC2 进行机器学习的教程和案例。 2017年10月, 阿里云新推出了 GPU 竞价实例, 早期的性价比非常高。 我也乘机练了不少丹, 受益匪浅。

竞价实例虽然价格便宜, 但是按照使用时间计费的, 用完即删。 如果每次使用都要去网页上手动购买的话,是很浪费时间和枯燥的。 此外每次购买到的实例是全新的,需要重新安装机器学习环境。 这个项目可以帮你自动化购买阿里云实例和搭建机器学习环境。 还提供了辅助降本查询阿里云各个区域里, 哪里实例的价格最便宜。 希望能帮助到大家!

准备工作

本项目能帮助你在阿里云上全自动地创建、启动、安装、配置销毁用于机器学习的云服务器(ECS)实例。

在开始前, 还有些准备工作要做。 首先, 请确保你的阿里云账户余额大于 100元, 否则你将无法购买竞价实例。

配置 阿里云 access key

出于安全考虑, 本项目不会把阿里云的 Access ID 和 Access Key 保存到配置文件里去, 如果你不想要在每次创建/删除实例时手动输入密码, 可以将 access key设置在 ALIYUN_ACCESS_KEY_IDALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET 两个环境变量里。

至于如何获取access key, 可以参考这篇教程: 如何获取Access ID和Access Key

创建安全组

阿里云的默认安全组规则只开放了 22 和 3389 端口访问。 为了通过公网访问 Jupyter Notebook, 至少还需要再开放一个端口, 本项目里 Notebook 使用的是 8888 端口。

你需要进入阿里云的管理控制台, 创建一个新的安全组, 然后添加一条入方向的安全规则 。 端口范围8888/8888授权对象0.0.0.0/0。 具体步骤可以参考这个教程: 添加安全组规则

注意: 安全组是和阿里云的地域绑定的, 香港的 ECS 只能使用香港的安全组, 不能使用美国的安全组.

ECS 实例类型的选择

ECS 支持多种不同类型的实例, 但其中大部分并不适合用来跑机器学习。即便是那些被归类为计算型(即ecs.sn1)的主机, 也只是CPU比较强劲,用来做深入学习并没有多大优势。

在阿里云上。真正适合跑深度学习的主机是被归类在异构计算这个类别下。 这类主机不仅 CPU, 内存配置较高, 还搭载了性能强劲的战术核显卡, 非常适合用来做深度学习。 这其中又以 GN5 型最适合个人开发者(其实 GN4 也不错, 但现在基本买不到 GN4型的主机了)。

以 GN5 系列里配置最低的规格 ecs.gn5-c4g1.xlarge 为例, 它配备了4*2.5GHz的 CPU, 30G 内存 和 1块 NVIDIA P100 GPU。

计费方式 方面, 强烈推荐使用竞价实例 这一付费方式。 以美国西部1区 的 ecs.gn5-c4g1.xlarge 为例, 若使用按量付费模式, 每小时的价格为 ¥11.916, 而竞价实例模式, 每小时的价格尽为 ¥1.224。(注: 实例的价格会不断浮动, 请以阿里云官网的实时价格为准) 差别感人。

至于实例所属的地域, 建议选择国外。 由于不可描述的原因, 机器学习常用到的一些库, 数据集, 在国内网络下无法下载或下载速度极慢。 使用国外的主机可以直接规避这些问题。

添加 SSH Key

你还需要在阿里云控制台导入你本机的 SSH 公钥(一般为 ~/.ssh/id_rsa.pub)。 具体步骤可以参考这个教程: 导入 SSH 密钥对

本项目的自动化脚本在创建实例时, 会选择你所指定的 SSH key。 实例创建完成后, 就能通过 ssh 登录到主机了。

添加 Git(SSH) Key

你需要在 playbook/tools/files/ 目录下添加一对 SSH 公私钥。 这对公钥主要是为了方便向 Github 上 push。

磁盘和快照

ECS 实例会自带一块系统盘和数据盘, 但这两块盘会随着ECS实例的删除而被同时释放。 为了持久化数据, 我采用的是再额外挂载一块数据盘的方式。 这块数据盘可以独立于ECS实例存在。 平时的操作都应在这块磁盘上进行(挂载在 /mnt/ml 目录下)。

当然, 你还可以把这块数据盘保存为快照来进一步节省费用。 运行 start_instance.py 时,在交互模式下, 你有3种选项可以选择:

  1. 创建一块全新的数据盘(一般只有首次运行时, 才会用到)
  2. 使用一块现有的数据盘(会列出你账户下所有的数据盘,供你选择)
  3. 使用一个现有的磁盘快照来创建一个新的数据盘(会给出你的快照列表) 类似的, 在运行 delete_instance.py 销毁实例时, 你可以选择是否为当前的数据盘创建快照?

Jupyter Notebook

本项目默认的 Jupyter Notebook 端口为 8888。 为了安全, Notebook 只开放了通过 https 的方式来访问, 即 https://<公网 ip>:8888/。 由于 HTTPS 使用的是自签名证书, 首次访问时,浏览器会有相应的警告。

Jupyter Notebook 应当被配置为通过密码认证后才能访问。playbook/roles/libs/files/ 目录下有个 jupyter_notebook_config.py.example样例配置文件。 将这个文件重命名为 jupyter_notebook_config.py, 并替换其中的密码哈希即可。 你可以参考 Jupyter 文档 Preparing a hashed password 来设置你自己的哈希。注意,尽管 jupyter_notebook_config.py 里的密码是哈希过的, 你仍然应避免把它泄漏给其他人, 事实上, 本项目已经把 它加入到 .gitignore 中了。

使用指南

创建实例

第一次运行 start_instance.py 时,应使用交互模式, 即 python start_instance.py -i。 在交互模式下, 它会引导你选择、配置实例的各个参数, 例如区域,规格、安全组 ..., 并保存配置到 config.json。 再次运行时, 如果使用和之前一样的配置, 就不用再重复配置了。

销毁实例

系统配置和常用机器学习包的安装

实例的配置是通过 ansible 来完成的。 进入 playbook 目录, 运行 ansible-playbook ecs-gpu-instance.yml 即可开始自动配置实例, 全程不需要人工干预。 (start_instance.py 在运行完成后, 会自动把新生成的实例的 ip 地址写入到 playbook/hosts 文件中)。

这个 playbook 里大致做了下面几件事:

  • 创建了一个普通用户(用户名: ml) 以代替权限过大的 root 用户。你可以通过 ssh ml@<server ip> 的方式登录为整个用户。 该用户可以通过 sudo 获取 root 权限。
  • 分区、格式化并挂载实例的两块数据盘。
  • 安装配置 git, tmux, htop, iotop, unzip 等常用工具
  • 卸载 Ubuntu 默认的显卡驱动(nouveau), 下载、安装 Nvidia 的官方驱动。(使用的是 阿里云 GN5系列所对应的 P100 GPU 的驱动, 故果你使用其他类型的实例,请确保)
  • 下载、安装和配置 CUDA 8.0
  • 安装和配置 cuDNN。 由于 Nvidia 不提供 cuDNN 的公开下载地址, 你需要在 Nvidia 官网上用帐号登录后, 下载 libcudnn5.deb, libcudnn5-dev.deb, libcudnn5-doc.deb 三个包, 放到 /mnt/ml/cache/ 目录(数据盘)下。
  • 安装 anaconda, 并创建一个名为 py36 的 conda 环境。
  • 安装 tensorflow, mxnet, pytorch, theano, jupyter notebok 等机器学习常用的包。

以上操作都是 幂等 的。 重复执行不会产生副作用。 例如格式化磁盘, 只有检测到磁盘之前没有被格式化过,才会执行。

和 AWS EC2 对比

AWS 上和 阿里云 GN5 比较接近的是 P2 实例。使用的是 NVidia Tesla K80 显卡。 在性价比方面还是弱于阿里云的。

AWS 当然也有其优势的地方。 AWS EC2 实例在停机后就只收取磁盘费用, 而阿里云要在实例删除后才停止收费。 此外 AWS 提供了 Amazon Machine Image (AMI), 即专为机器学习定制的系统镜像, 简化了 NVidia 驱动和 CUDA 的安装。

参考资料

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