Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Verwenden Sie die SMDDP-Bibliothek in Ihrem TensorFlow Schulungsskript (veraltet) **Wichtig** Die SMDDP-Bibliothek hat die Unterstützung für TensorFlow Versionen ab Version 2.11.0 eingestellt TensorFlow und ist ab Version DLCs 2.11.0 nicht mehr verfügbar. Frühere Versionen TensorFlow DLCs mit installierter SMDDP-Bibliothek finden Sie unter. [Unterstützte Frameworks](distributed-data-parallel-support.md#distributed-data-parallel-supported-frameworks) Die folgenden Schritte zeigen Ihnen, wie Sie ein TensorFlow Trainingsskript ändern, um die verteilte parallel Datenbibliothek von SageMaker AI zu nutzen.  Die Bibliothek ist APIs so konzipiert, dass sie APIs Horovod ähnelt. Weitere Informationen zu den einzelnen APIs, für die die Bibliothek anbietet TensorFlow, finden Sie in der [Dokumentation zur SageMaker AI Distributed Data Parallel TensorFlow API](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/smd_data_parallel.html#api-documentation). **Anmerkung** SageMaker AI Distributed Data Parallel ist an TensorFlow Trainingsskripte anpassbar, die aus `tf` Kernmodulen mit Ausnahme `tf.keras` von Modulen bestehen. SageMaker AI Distributed Data Parallel unterstützt die TensorFlow Keras-Implementierung nicht. **Anmerkung** Die SageMaker AI-Bibliothek für verteilte Datenparallelität unterstützt Automatic Mixed Precision (AMP) standardmäßig. Um AMP zu aktivieren, sind außer den Änderungen auf Framework-Ebene an Ihrem Trainingsskript keine weiteren Maßnahmen erforderlich. Wenn Gradienten aktiviert sind FP16, führt die SageMaker AI-Datenparallelitätsbibliothek ihren Betrieb in aus. `AllReduce` FP16 Weitere Informationen zur Implementierung von AMP APIs in Ihrem Trainingsskript finden Sie in den folgenden Ressourcen: [Frameworks — TensorFlow](https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/mixed-precision-training/index.html#tensorflow) in der *Dokumentation zu NVIDIA Deep Learning Performance* [Automatic Mixed Precision for Deep Learning](https://developer.nvidia.com/automatic-mixed-precision) in den *NVIDIA-Entwicklerdokumenten* [TensorFlow gemischte Präzision APIs](https://www.tensorflow.org/guide/mixed_precision) in der *TensorFlowDokumentation* 1. Importieren Sie den TensorFlow Client der Bibliothek und initialisieren Sie ihn. ``` import smdistributed.dataparallel.tensorflow as sdp  sdp.init() ``` 1. Ordnen Sie jede GPU einem einzelnen `smdistributed.dataparallel` Prozess zu mit `local_rank`–das bezieht sich auf den relativen Rang des Prozesses innerhalb eines bestimmten Knotens. Die `sdp.tensorflow.local_rank()`-API stellt Ihnen den lokalen Rang des Geräts zur Verfügung. Der Führungsnoten hat Rang 0, und die Worker-Knoten haben Rang 1, 2, 3, usw. Dies wird im folgenden Codeblock als aufgerufen. `sdp.local_rank()` `set_memory_growth`steht nicht in direktem Zusammenhang mit verteilter SageMaker KI, muss aber für verteiltes Training mit TensorFlow eingerichtet werden. ``` gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus:     tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) if gpus:     tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[sdp.local_rank()], 'GPU') ``` 1. Skalieren Sie die Lernrate nach der Anzahl der Auftragnehmer. Die `sdp.tensorflow.size()` API stellt Ihnen die Anzahl der Auftragnehmer im Cluster zur Verfügung. Dies wird im folgenden Codeblock als `sdp.size()` aufgerufen. ``` learning_rate = learning_rate * sdp.size() ``` 1. Verwenden Sie die `DistributedGradientTape` der Bibliothek, um den `AllReduce` Betrieb während des Trainings zu optimieren. `tf.GradientTape` ist damit abgeschlossen.  ``` with tf.GradientTape() as tape:       output = model(input)       loss_value = loss(label, output)      # SageMaker AI data parallel: Wrap tf.GradientTape with the library's DistributedGradientTape tape = sdp.DistributedGradientTape(tape) ``` 1. Senden Sie die anfänglichen Modellvariablen vom Führungsknoten (Rang 0) an alle Worker-Knoten (Ränge 1 bis n). Dies ist erforderlich, um eine konsistente Initialisierung in allen Auftragnehmer-Rängen sicherzustellen. Verwenden Sie die `sdp.tensorflow.broadcast_variables` API, nachdem die Modell- und Optimizer-Variablen initialisiert wurden. Dies wird im folgenden Codeblock als `sdp.broadcast_variables()` aufgerufen. ``` sdp.broadcast_variables(model.variables, root_rank=0) sdp.broadcast_variables(opt.variables(), root_rank=0) ``` 1. Ändern Sie abschließend Ihr Skript so, dass es Checkpoints nur auf dem Führungsknoten speichert. Der Führungsknoten hat ein synchronisiertes Modell. Dadurch wird auch vermieden, dass Worker-Knoten die Checkpoints überschreiben und die Checkpoints möglicherweise beschädigen. ``` if sdp.rank() == 0:     checkpoint.save(checkpoint_dir) ``` Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein TensorFlow Trainingsskript für verteiltes Training mit der Bibliothek. ``` import tensorflow as tf # SageMaker AI data parallel: Import the library TF API import smdistributed.dataparallel.tensorflow as sdp # SageMaker AI data parallel: Initialize the library sdp.init() gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus:     tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) if gpus:     # SageMaker AI data parallel: Pin GPUs to a single library process     tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[sdp.local_rank()], 'GPU') # Prepare Dataset dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(...) # Define Model mnist_model = tf.keras.Sequential(...) loss = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy() # SageMaker AI data parallel: Scale Learning Rate # LR for 8 node run : 0.000125 # LR for single node run : 0.001 opt = tf.optimizers.Adam(0.000125 * sdp.size()) @tf.function def training_step(images, labels, first_batch):     with tf.GradientTape() as tape:         probs = mnist_model(images, training=True)         loss_value = loss(labels, probs)     # SageMaker AI data parallel: Wrap tf.GradientTape with the library's DistributedGradientTape     tape = sdp.DistributedGradientTape(tape)     grads = tape.gradient(loss_value, mnist_model.trainable_variables)     opt.apply_gradients(zip(grads, mnist_model.trainable_variables))     if first_batch:        # SageMaker AI data parallel: Broadcast model and optimizer variables        sdp.broadcast_variables(mnist_model.variables, root_rank=0)        sdp.broadcast_variables(opt.variables(), root_rank=0)     return loss_value ... # SageMaker AI data parallel: Save checkpoints only from master node. if sdp.rank() == 0:     checkpoint.save(checkpoint_dir) ``` Nachdem Sie die Anpassung Ihres Trainingsskripts abgeschlossen haben, fahren Sie mit [Verteilte Trainingsjobs mit SMDDP mithilfe des SageMaker Python-SDK starten](data-parallel-use-api.md) fort.