[framework] multi learner

运行容器

在每个机器上运行容器

docker run -it -v /data:/root/data/ --network host --name multi_learner hanjl/cuda:framework

修改 host 主机地址

在每台机器上进入容器，修改容器的 ip 地址

vim /etc/hosts

显示

127.0.0.1
127.0.1.1

比如在 4.7 服务器上，请把第二行改为主机地址：

***.**.4.7

修改 ssh 端口

在每台机器上进入容器，把 ssh 端口修改为 2233

sed -i 's/\(^Port\)/#\1/' /etc/ssh/sshd_config
echo Port 2233 >> /etc/ssh/sshd_config
service ssh restart

在每台机器上互相 ssh，保证各个机器之间可以无密码无确认直接连通

worker id 配置

在 master 上修改配置文件

vim  ~/.ssh/config

修改为

Host by08HostName ***.***.4.8Port 2233Host by07HostName ***.***.4.7Port 2233

下载文件

在每台机器上下载框架代码，保证框架的路径全部相同。

运行

只需在 master 上执行

horovodrun -np 4 -H by07:2,by08:2 python learner.py --config examples/ppo/walker2d_learner_multi.yaml

然后到每个 worker 上运行

python actor.py --config examples/ppo/walker2d_actor.yaml

清除显存

目前 learner 不会自动退出导致 horovodrun 一直占用显存。需要在每个 worker 上手动释放显存。

首先查看占用显存的进程

fuser -v /dev/nvidia0

然后执行 kill，注意有一个很明显是系统进程，不需要 kill

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