概述
本教程假定你已经对于 PyToch 训练一个简单模型有一定的基础理解。本教程将展示使用 3 种封装层级不同的方法调用 DDP (DistributedDataParallel) 进程,在多个 GPU 上训练同一个模型:
- 使用
pytorch.distributed
模块的原生 PyTorch DDP 模块 - 使用 🤗 Accelerate 对
pytorch.distributed
的轻量封装,确保程序可以在不修改代码或者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 - 使用 🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。
什么是分布式训练,为什么它很重要?
下面是一些非常基础的 PyTorch 训练代码,它基于 Pytorch 官方在 MNIST 上创建和训练模型的示例。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
class BasicNet(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
self.act = F.relu
def forward(self, x):
x = self.act(self.conv1(x))
x = self.act(self.conv2(x))
x = F.max_pool2d(x, 2)
x = self.dropout1(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.act(self.fc1(x))
x = self.dropout2(x)
x = self.fc2(x)
output = F.log_softmax(x, dim=1)
return output
我们定义训练设备 (cuda
):
device = "cuda"
构建一些基本的 PyTorch DataLoaders
:
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307), (0.3081))
])
train_dset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dset = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dset, shuffle=True, batch_size=64)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dset, shuffle=False, batch_size=64)
把模型放入 CUDA 设备:
model = BasicNet().to(device)
构建 PyTorch optimizer
(优化器)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
最终创建一个简单的训练和评估循环,训练循环会使用全部训练数据集进行训练,评估循环会计算训练后模型在测试数据集上的准确度:
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
model.eval()
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
output = model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
print(f'Accuracy: {100. * correct / len(test_loader.dataset)}')
通常从这里开始,就可以将所有的代码放入 Python 脚本或在 Jupyter Notebook 上运行它。
然而,只执行 python myscript.py
只会使用单个 GPU 运行脚本。如果有多个 GPU 资源可用,您将如何让这个脚本在两个 GPU 或多台机器上运行,通过分布式训练提高训练速度?这是 torch.distributed
发挥作用的地方。
PyTorch 分布式数据并行
顾名思义,torch.distributed
旨在配置分布式训练。你可以使用它配置多个节点进行训练,例如:多机器下的单个 GPU,或者单台机器下的多个 GPU,或者两者的任意组合。
为了将上述代码转换为分布式训练,必须首先定义一些设置配置,具体细节请参阅 DDP 使用教程
首先必须声明 setup
和 cleanup
函数。这将创建一个进程组,并且所有计算进程都可以通过这个进程组通信。
注意:在本教程的这一部分中,假定这些代码是在 Python 脚本文件中启动。稍后将讨论使用 🤗 Accelerate 的启动器,就不必声明
setup
和cleanup
函数了
import os
import torch.distributed as dist
def setup(rank, world_size):
"Sets up the process group and configuration for PyTorch Distributed Data Parallelism"
os.environ["MASTER_ADDR"] = 'localhost'
os.environ["MASTER_PORT"] = "12355"
# Initialize the process group
dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)
def cleanup():
"Cleans up the distributed environment"
dist.destroy_process_group()
最后一个疑问是,我怎样把我的数据和模型发送到另一个 GPU 上?
这正是 DistributedDataParallel
模块发挥作用的地方, 它将您的模型复制到每个 GPU 上 ,并且当 loss.backward()
被调用进行反向传播的时候,所有这些模型副本的梯度将被同步地平均/下降 (reduce)。这确保每个设备在执行优化器步骤后具有相同的权重。
下面是我们的训练设置示例,我们使用了 DistributedDataParallel
重构了训练函数:
注意:此处的 rank 是当前 GPU 与所有其他可用 GPU 相比的总体 rank,这意味着它们的 rank 为
0 -> n-1
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def train(model, rank, world_size):
setup(rank, world_size)
model = model.to(rank)
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
optimizer = optim.AdamW(ddp_model.parameters(), lr=1e-3)
# Train for one epoch
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
cleanup()
在上述的代码中需要为每个副本设备上的模型 (因此在这里是ddp_model
的参数而不是 model
的参数) 声明优化器,以便正确计算每个副本设备上的梯度。
最后,要运行脚本,PyTorch 有一个方便的 torchrun
命令行模块可以提供帮助。只需传入它应该使用的节点数以及要运行的脚本即可:
torchrun --nproc_per_nodes=2 --nnodes=1 example_script.py
上面的代码可以在在一台机器上的两个 GPU 上运行训练脚本,这是使用 PyTorch 只进行分布式训练的情况 (不可以在单机单卡上运行)。
现在让我们谈谈 🤗 Accelerate,一个旨在使并行化更加无缝并有助于一些最佳实践的库。
🤗 Accelerate
🤗 Accelerate 是一个库,旨在无需大幅修改代码的情况下完成并行化。除此之外,🤗 Accelerate 附带的数据 pipeline
还可以提高代码的性能。
首先,让我们将刚刚执行的所有上述代码封装到一个函数中,以帮助我们直观地看到差异:
def train_ddp(rank, world_size):
setup(rank, world_size)
# Build DataLoaders
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307), (0.3081))
])
train_dset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dset = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dset, shuffle=True, batch_size=64)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dset, shuffle=False, batch_size=64)
# Build model
model = model.to(rank)
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
# Build optimizer
optimizer = optim.AdamW(ddp_model.parameters(), lr=1e-3)
# Train for a single epoch
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
# Evaluate
model.eval()
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
print(f'Accuracy: {100. * correct / len(test_loader.dataset)}')
接下来让我们谈谈 🤗 Accelerate 如何便利地实现并行化的。上面的代码有几个问题:
- 该代码有点低效,因为每个设备都会创建一个
dataloader
。 - 这些代码只能运行在多 GPU 下,当想让这个代码运行在单个 GPU 或 TPU 时,还需要额外进行一些修改。
🤗 Accelerate 通过 Accelerator
类解决上述问题。通过它,不论是单节点还是多节点,除了三行代码外,其余代码几乎保持不变,如下所示:
def train_ddp_accelerate():
accelerator = Accelerator()
# Build DataLoaders
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307), (0.3081))
])
train_dset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dset = datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dset, shuffle=True, batch_size=64)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dset, shuffle=False, batch_size=64)
# Build model
model = BasicModel()
# Build optimizer
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
# Send everything through `accelerator.prepare`
train_loader, test_loader, model, optimizer = accelerator.prepare(
train_loader, test_loader, model, optimizer
)
# Train for a single epoch
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
output = model(data)
loss = F.nll_loss(output, target)
accelerator.backward(loss)
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
# Evaluate
model.eval()
correct = 0
with torch.no_grad():
for data, target in test_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
output = model(data)
pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
print(f'Accuracy: {100. * correct / len(test_loader.dataset)}')
借助 Accelerator
对象,您的 PyTorch 训练循环现在已配置为可以在任何分布式情况运行。使用 Accelerator
改造后的代码仍然可以通过 torchrun CLI
或通过 🤗 Accelerate 自己的 CLI 界面启动(启动你的🤗 Accelerate 脚本)。
因此,现在可以尽可能保持 PyTorch 原生代码不变的前提下,使用 🤗 Accelerate 执行分布式训练。
早些时候有人提到 🤗 Accelerate 还可以使 DataLoaders
更高效。这是通过自定义采样器实现的,它可以在训练期间自动将部分批次发送到不同的设备,从而允许每个设备只需要储存数据的一部分,而不是一次将数据复制四份存入内存,具体取决于配置。因此,内存总量中只有原始数据集的一个完整副本。该数据集会拆分后分配到各个训练节点上,从而允许在单个实例上训练更大的数据集,而不会使内存爆炸
使用 notebook_launcher
之前提到您可以直接从 Jupyter Notebook 运行分布式代码。这来自 🤗 Accelerate 的 notebook_launcher
模块,它可以在 Jupyter Notebook 内部的代码启动多 GPU 训练。
使用它就像导入 launcher
一样简单:
from accelerate import notebook_launcher
接着传递我们之前声明的训练函数、要传递的任何参数以及要使用的进程数(例如 TPU 上的 8 个,或两个 GPU 上的 2 个)。下面两个训练函数都可以运行,但请注意,启动单次启动后,实例需要重新启动才能产生另一个:
notebook_launcher(train_ddp, args=(), num_processes=2)
或者:
notebook_launcher(train_accelerate_ddp, args=(), num_processes=2)
使用 🤗 Trainer
终于我们来到了最高级的 API——Hugging Face Trainer.
它涵盖了尽可能多的训练类型,同时仍然能够在分布式系统上进行训练,用户根本不需要做任何事情。
首先我们需要导入 🤗 Trainer:
from transformers import Trainer
然后我们定义一些 TrainingArguments
来控制所有常用的超参数。🤗 Trainer 需要的训练数据是字典类型的,因此需要制作自定义整理功能。
最后,我们将训练器子类化并编写我们自己的 compute_loss
.
之后,这段代码也可以分布式运行,而无需修改任何训练代码!
from transformers import Trainer, TrainingArguments
model = BasicNet()
training_args = TrainingArguments(
"basic-trainer",
per_device_train_batch_size=64,
per_device_eval_batch_size=64,
num_train_epochs=1,
evaluation_strategy="epoch",
remove_unused_columns=False
)
def collate_fn(examples):
pixel_values = torch.stack([example[0] for example in examples])
labels = torch.tensor([example[1] for example in examples])
return {"x":pixel_values, "labels":labels}
class MyTrainer(Trainer):
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):
outputs = model(inputs["x"])
target = inputs["labels"]
loss = F.nll_loss(outputs, target)
return (loss, outputs) if return_outputs else loss
trainer = MyTrainer(
model,
training_args,
train_dataset=train_dset,
eval_dataset=test_dset,
data_collator=collate_fn,
)
trainer.train()
***** Running training *****
Num examples = 60000
Num Epochs = 1
Instantaneous batch size per device = 64
Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 64
Gradient Accumulation steps = 1
Total optimization steps = 938
Epoch | 训练损失 | 验证损失 |
---|---|---|
1 | 0.875700 | 0.282633 |
与上面的 notebook_launcher
示例类似,也可以将这个过程封装成一个训练函数:
def train_trainer_ddp():
model = BasicNet()
training_args = TrainingArguments(
"basic-trainer",
per_device_train_batch_size=64,
per_device_eval_batch_size=64,
num_train_epochs=1,
evaluation_strategy="epoch",
remove_unused_columns=False
)
def collate_fn(examples):
pixel_values = torch.stack([example[0] for example in examples])
labels = torch.tensor([example[1] for example in examples])
return {"x":pixel_values, "labels":labels}
class MyTrainer(Trainer):
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):
outputs = model(inputs["x"])
target = inputs["labels"]
loss = F.nll_loss(outputs, target)
return (loss, outputs) if return_outputs else loss
trainer = MyTrainer(
model,
training_args,
train_dataset=train_dset,
eval_dataset=test_dset,
data_collator=collate_fn,
)
trainer.train()
notebook_launcher(train_trainer_ddp, args=(), num_processes=2)
相关资源
- 要了解有关 PyTorch 分布式数据并行性的更多信息,请查看:
pytorch.org/docs/stable… - 要了解有关 🤗 Accelerate 的更多信息,请查看:
hf.co/docs/accele… - 要了解有关 🤗 Transformer 的更多信息,请查看:
hf.co/docs/transf…
原文作者:Zachary Mueller
译者:innovation64 (李洋)
审校:yaoqi (胡耀淇)
排版:zhongdongy (阿东)