RendezvousConnectionErrorの落とし穴：PyTorch Distributed Elasticにおける接続トラブルシューティング

このエラーにはいくつかの原因が考えられます。

ソフトウェアの問題
PyTorch または Distributed Elastic にバグがある可能性があります。最新のバージョンを使用していることを確認してください。
ポートの問題
マスターノードが使用するポートが使用中である可能性があります。別のポートを使用するか、競合しているプロセスを停止してください。
アドレスの問題
マスターノードのアドレスが誤っている可能性があります。正しいアドレスが使用されていることを確認してください。
ネットワークの問題
ネットワークの問題が原因で、ワーカーノードとマスターノード間で通信が確立できない可能性があります。ファイアウォール設定を確認し、必要なポートが開いていることを確認してください。

このエラーを解決するには、以下の手順を試してください。

ネットワーク接続を確認してください。
マスターノードのアドレスが正しいことを確認してください。
マスターノードが使用するポートが使用中ではないことを確認してください。
PyTorch と Distributed Elastic の最新バージョンを使用していることを確認してください。

以下の追加リソースも役立つ場合があります。

例

try:
    # マスターノードに接続します
    dist.init_process_group(backend="gloo", rank=rank, world_size=world_size)

except rendezvous.RendezvousConnectionError as error:
    print(f"マスターノードに接続できません: {error}")

このコード例では、dist.init_process_group() 関数を使用してマスターノードに接続しようとします。接続が失敗すると、RendezvousConnectionError 例外がスローされます。この例外には、エラーの詳細に関する情報が含まれています。

import torch
import torch.distributed as dist
import time

def main():
    world_size = 2
    rank = 0

    try:
        # マスターノードに接続します
        dist.init_process_group(backend="gloo", rank=rank, world_size=world_size)
    except dist.rendezvous.RendezvousConnectionError as error:
        print(f"マスターノードに接続できません: {error}")
        time.sleep(5)
        try:
            # 再接続を試みます
            dist.init_process_group(backend="gloo", rank=rank, world_size=world_size)
        except dist.rendezvous.RendezvousConnectionError:
            print("再接続も失敗しました。")
            return

    # 接続が成功したら、分散トレーニングを実行します
    # ...

if __name__ == "__main__":
    main()

このコードでは、まず dist.init_process_group() 関数を使用してマスターノードに接続しようとします。接続が失敗すると、RendezvousConnectionError 例外がスローされます。

この例外を処理するために、以下の手順を実行します。

エラーメッセージを印刷します。
5秒間スリープします。
dist.init_process_group() 関数を使用して、再度マスターノードに接続を試みます。

再接続も失敗した場合、エラーメッセージを印刷してプログラムを終了します。

このコードは、単純な再試行メカニズムを提供するだけです。より複雑なロジックを実装することもできます。たとえば、バックオフポリシーを使用したり、別の接続方法を試したりすることができます。

import torch
import torch.distributed as dist
import time
import logging

def main():
    world_size = 2
    rank = 0

    logger = logging.getLogger(__name__)

    try:
        # マスターノードに接続します
        dist.init_process_group(backend="gloo", rank=rank, world_size=world_size)
    except dist.rendezvous.RendezvousConnectionError as error:
        logger.error(f"マスターノードに接続できません: {error}")

        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            try:
                # 再接続を試みます
                dist.init_process_group(backend="gloo", rank=rank, world_size=world_size)
                break
            except dist.rendezvous.RendezvousConnectionError:
                pass

        if i == 4:
            logger.error("再接続も失敗しました。")
            return

    # 接続が成功したら、分散トレーニングを実行します
    # ...

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO)
    main()

このコードでは、logging モジュールを使用してエラーメッセージを記録します。また、バックオフポリシーを使用して再試行間隔を徐々に増加させます。

このエラーの代替方法として、以下の方法が考えられます。

別の接続バックエンドを使用する

PyTorch Distributed Elastic は、複数の接続バックエンドをサポートしています。デフォルトのバックエンドは gloo ですが、nccl や tcp などの他のバックエンドを使用することもできます。別のバックエンドを使用すると、ネットワークの問題を回避できる場合があります。

dist.init_process_group(backend="nccl", rank=rank, world_size=world_size)

Rendezvous ストアを使用する

Rendezvous ストアは、ワーカーノードとマスターノードが接続情報を共有するために使用する外部ストアです。Rendezvous ストアを使用すると、ネットワークの問題の影響を受けにくくなります。

dist.init_process_group(
    backend="gloo",
    rank=rank,
    world_size=world_size,
    store="etcd://localhost:2379",
)

手動で接続を確立する

ワーカーノードとマスターノードを手動で接続することもできます。これには、ワーカーノードの IP アドレスとポート番号をマスターノードに伝達する必要があります。

import socket

# マスターノードの IP アドレスとポート番号を取得します
master_addr = "127.0.0.1"
master_port = 29500

# ワーカーノードの IP アドレスとポート番号を取得します
worker_addr = socket.gethostbyname(socket.gethostname())
worker_port = 29501

# マスターノードにワーカーノードの情報を送信します
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock:
    sock.connect((master_addr, master_port))
    sock.sendall(f"{worker_addr}:{worker_port}".encode())

# マスターノードからワーカーノードの情報を受信します
with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as sock:
    sock.connect((master_addr, master_port))
    other_worker_info = sock.recv(1024).decode()

# 他のワーカーノードと接続します
for other_worker_addr, other_worker_port in other_worker_info.split(","):
    dist.connect_to_process_group(
        backend="gloo",
        rank=rank,
        world_size=world_size,
        address=other_worker_addr,
        port=other_worker_port,
    )

クラウドベースの解決策を使用する

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Google Kubernetes Engine (GKE) などのクラウドベースの解決策を使用すると、ネットワーク構成や接続管理を自動化することができます。