什么是 GCP 集群分布式训练？

在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 TensorFlow 分布式训练，可利用多节点集群加速模型训练。通过 Kubernetes Engine 和 TensorFlow 的多工作线程策略，实现跨多台机器的高效计算。

快速入门步骤

  1. 创建 GCP 项目
    在 GCP Console 中配置项目和权限。

  2. 部署 Kubernetes 集群
    使用 Google Kubernetes Engine (GKE) 启动集群，推荐选择 Preemptible VM 以降低成本。

  3. 编写分布式训练代码
    示例代码片段（Python）：

    import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.cluster_resolver.TCPClusterResolver(
    server_target='grpc://[CLUSTER_IP]:8080')
with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile([...])

  4. 启动训练任务
    通过 gcloud 命令行工具提交作业：

    gcloud ai-platform jobs submit training job-name \
  --region=us-central1 \
  --runtime-version=2.10 \
  --python-version=3.9 \
  --job-dir=gs://[BUCKET_NAME]/training_output \
  --package-path=trainer/ \
  --module-name=trainer.train \
  --streaming-logs

扩展阅读

分布式训练
GCP 集群