深度学习调度平台 XLearning

• 授权协议: BSD
• 开发语言: Java
• 操作系统: 跨平台
• 软件首页: https://github.com/Qihoo360/XLearning
• 软件文档: https://github.com/Qihoo360/XLearning/blob/master/README_CN.md
• 官方下载: https://github.com/Qihoo360/XLearning

软件介绍

XLearning 是奇虎 360 开源的一款支持多种机器学习、深度学习框架调度系统。基于 Hadoop Yarn 完成了对 TensorFlow、MXNet、Caffe、Theano、PyTorch、Keras、XGBoost 等常用框架的集成，同时具备良好的扩展性和兼容性。

架构设计

XLearning 系统包括三种组件：

• Client：XLearning 客户端，负责启动作业及获取作业执行状态；

• ApplicationMaster（AM）：负责输入数据分片、启动及管理 Container、执行日志保存等；

• Container：作业的实际执行者，负责启动 Worker 或 PS（Parameter Server）进程，监控并向 AM 汇报进程状态，上传作业的输出等。对于 TensorFlow 类型作业，还负责启动 TensorBoard 服务。

功能特性

1 支持多种深度学习框架

支持 TensorFlow、MXNet 分布式和单机模式，支持所有的单机模式的深度学习框架，如 Caffe、Theano、PyTorch 等。对于同一个深度学习框架支持多版本和自定义版本。

2 基于 HDFS 的统一数据管理

训练数据和模型结果统一采用 HDFS 进行存储，用户可通过 --input-strategy 或 xlearning.input.strategy 指定输入数据所采用的读取方式。目前，XLearning 支持如下三种 HDFS 输入数据读取方式：

• Download： AM 根据用户在提交脚本中所指定的输入数据参数，遍历对应 HDFS 路径下所有文件，以文件为单位将输入数据平均分配给不同 Worker 。在 Worker 中的执行程序对应进程启动之前，Worker 会根据对应的文件分配信息将需要读取的 HDFS 文件下载到本地指定路径；

• Placeholder： 与 Download 模式不同，Worker 不会直接下载 HDFS 文件到本地指定路径，而是将所分配的 HDFS 文件列表通过环境变量 INPUT_FILE_LIST 传给 Worker 中的执行程序对应进程。执行程序从环境变量 os.environ["INPUT_FILE_LIST"] 中获取需要处理的文件列表，直接对 HDFS 文件进行读写等操作。该模式要求深度学习框架具备读取 HDFS 文件的功能，或借助第三方模块库如 pydoop 等。

• InputFormat： XLearning 集成有 MapReduce 中的 InputFormat 功能。在 AM 中，根据 “split size” 对所提交脚本中所指定的输入数据进行分片，并均匀的分配给不同 Worker 。在 Worker 中，根据所分配到的分片信息，以用户指定的 InputFormat 类读取数据分片，并通过管道将数据传递给 Worker 中的执行程序进程。

同输入数据读取类似，用户可通过--output-strategy或xlearning.output.strategy指定输出结果的保存方式。XLearning 支持如下两种结果输出保存模式：

• Upload： 执行程序结束后，Worker 根据提交脚本中输出数据参数，将本地输出路径保存文件上传至对应 HDFS 路径。为方便用户在训练过程中随时将本地输出上传至 HDFS，XLearning 系统在作业执行 Web 界面提供对输出模型的当前状态主动保存的功能，详情请见“可视化界面”说明部分；

• OutputFormat： XLearning 集成有 MapReduce 中的 OutputFormat 功能。在训练过程中， Worker 根据指定的 OutputFormat 类，将结果输出至 HDFS 。

3 可视化界面

作业运行界面大致分为三部分：

• All Containers：显示当前作业所含 Container 列表及各 Container 对应信息，如 Contianer ID、所在机器（Container Host）、所属类型（Container Role）、当前执行状态（Container Status）、开始时间（Start Time）、结束时间（Finish Time）、执行进度（Reporter Progress）。其中，点击 Container ID 超链接可查看该 Container 运行的详细日志；

• View TensorBoard：当作业类型为 TensorFlow 时，可点击该链接直接跳转到 TensorBoard 页面；

• Save Model：当作业提交脚本中“--output”参数不为空时，用户可通过Save Model按钮，在作业执行过程中，将本地输出当前模型训练结果上传至 HDFS 。上传成功后，显示目前已上传的模型列表。

如下图所示：

4 原生框架代码的兼容性

TensorFlow 分布式模式支持 “ClusterSpec” 自动分配构建，单机模式和其他深度学习框架代码不用做任何修改即可迁移到 XLearning 上。

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