從 PyTorch DDP 到 Accelerate 到 Trainer，輕鬆掌握分散式訓練
概述
本教程假定你已經對於 PyToch 訓練一個簡單模型有一定的基礎理解。本教程將展示使用 3 種封裝層級不同的方法呼叫 DDP (DistributedDataParallel) 程序，在多個 GPU 上訓練同一個模型：
- 使用
pytorch.distributed模組的原生 PyTorch DDP 模組 - 使用 🤗 Accelerate 對
pytorch.distributed的輕量封裝，確保程式可以在不修改程式碼或者少量修改程式碼的情況下在單個 GPU 或 TPU 下正常執行 - 使用 🤗 Transformer 的高階 Trainer API ，該 API 抽象封裝了所有程式碼模板並且支援不同裝置和分散式場景。
什麼是分散式訓練，為什麼它很重要？
下面是一些非常基礎的 PyTorch 訓練程式碼，它基於 Pytorch 官方在 MNIST 上建立和訓練模型的示例。
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
我們定義訓練裝置 (cuda):
device = "cuda"
構建一些基本的 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 裝置:
model = BasicNet().to(device)
構建 PyTorch optimizer (優化器)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3)
最終建立一個簡單的訓練和評估迴圈，訓練迴圈會使用全部訓練資料集進行訓練，評估迴圈會計算訓練後模型在測試資料集上的準確度：
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)}')
通常從這裡開始，就可以將所有的程式碼放入 Python 指令碼或在 Jupyter Notebook 上執行它。
然而，只執行 python myscript.py 只會使用單個 GPU 執行指令碼。如果有多個 GPU 資源可用，您將如何讓這個指令碼在兩個 GPU 或多臺機器上執行，通過分散式訓練提高訓練速度？這是 torch.distributed 發揮作用的地方。
PyTorch 分散式資料並行
顧名思義，torch.distributed 旨在配置分散式訓練。你可以使用它配置多個節點進行訓練，例如：多機器下的單個 GPU，或者單臺機器下的多個 GPU，或者兩者的任意組合。
為了將上述程式碼轉換為分散式訓練，必須首先定義一些設定配置，具體細節請參閱 DDP 使用教程
首先必須宣告 setup 和 cleanup 函式。這將建立一個程序組，並且所有計算程序都可以通過這個程序組通訊。
注意：在本教程的這一部分中，假定這些程式碼是在 Python 指令碼檔案中啟動。稍後將討論使用 🤗 Accelerate 的啟動器，就不必宣告
setup和cleanup函數了
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()
最後一個疑問是，我怎樣把我的資料和模型傳送到另一個 GPU 上？
這正是 DistributedDataParallel 模組發揮作用的地方， 它將您的模型複製到每個 GPU 上 ，並且當 loss.backward() 被呼叫進行反向傳播的時候，所有這些模型副本的梯度將被同步地平均/下降 (reduce)。這確保每個裝置在執行優化器步驟後具有相同的權重。
下面是我們的訓練設定示例，我們使用了 DistributedDataParallel 重構了訓練函式：
注意：此處的 rank 是當前 GPU 與所有其他可用 GPU 相比的總體 rank，這意味著它們的 rank 為
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()
在上述的程式碼中需要為每個副本裝置上的模型 (因此在這裡是ddp_model的引數而不是 model 的引數) 宣告優化器，以便正確計算每個副本裝置上的梯度。
最後，要執行指令碼，PyTorch 有一個方便的 torchrun 命令列模組可以提供幫助。只需傳入它應該使用的節點數以及要執行的指令碼即可：
torchrun --nproc_per_nodes=2 --nnodes=1 example_script.py
上面的程式碼可以在在一臺機器上的兩個 GPU 上執行訓練指令碼，這是使用 PyTorch 只進行分散式訓練的情況 (不可以在單機單卡上執行)。
現在讓我們談談 🤗 Accelerate，一個旨在使並行化更加無縫並有助於一些最佳實踐的庫。
🤗 Accelerate
🤗 Accelerate 是一個庫，旨在無需大幅修改程式碼的情況下完成並行化。除此之外，🤗 Accelerate 附帶的資料 pipeline 還可以提高程式碼的效能。
首先，讓我們將剛剛執行的所有上述程式碼封裝到一個函式中，以幫助我們直觀地看到差異：
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)}')
接下來讓我們談談 🤗 Accelerate 如何便利地實現並行化的。上面的程式碼有幾個問題：
- 該程式碼有點低效，因為每個裝置都會建立一個
dataloader。 - 這些程式碼只能執行在多 GPU 下，當想讓這個程式碼執行在單個 GPU 或 TPU 時，還需要額外進行一些修改。
🤗 Accelerate 通過 Accelerator 類解決上述問題。通過它，不論是單節點還是多節點，除了三行程式碼外，其餘程式碼幾乎保持不變，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)}')
藉助 Accelerator 物件，您的 PyTorch 訓練迴圈現在已配置為可以在任何分散式情況執行。使用 Accelerator 改造後的程式碼仍然可以通過 torchrun CLI 或通過 🤗 Accelerate 自己的 CLI 介面啟動(啟動你的🤗 Accelerate 指令碼)。
因此，現在可以儘可能保持 PyTorch 原生程式碼不變的前提下，使用 🤗 Accelerate 執行分散式訓練。
早些時候有人提到 🤗 Accelerate 還可以使 DataLoaders 更高效。這是通過自定義取樣器實現的，它可以在訓練期間自動將部分批次傳送到不同的裝置，從而允許每個裝置只需要儲存資料的一部分，而不是一次將資料複製四份存入記憶體，具體取決於配置。因此，記憶體總量中只有原始資料集的一個完整副本。該資料集會拆分後分配到各個訓練節點上，從而允許在單個例項上訓練更大的資料集，而不會使記憶體爆炸
使用 notebook_launcher
之前提到您可以直接從 Jupyter Notebook 執行分散式程式碼。這來自 🤗 Accelerate 的 notebook_launcher 模組，它可以在 Jupyter Notebook 內部的程式碼啟動多 GPU 訓練。
使用它就像匯入 launcher 一樣簡單：
from accelerate import notebook_launcher
接著傳遞我們之前宣告的訓練函式、要傳遞的任何引數以及要使用的程序數（例如 TPU 上的 8 個，或兩個 GPU 上的 2 個）。下面兩個訓練函式都可以執行，但請注意，啟動單次啟動後，例項需要重新啟動才能產生另一個：
notebook_launcher(train_ddp, args=(), num_processes=2)
或者：
notebook_launcher(train_accelerate_ddp, args=(), num_processes=2)
使用 🤗 Trainer
終於我們來到了最高階的 API——Hugging Face Trainer.
它涵蓋了儘可能多的訓練型別，同時仍然能夠在分散式系統上進行訓練，使用者根本不需要做任何事情。
首先我們需要匯入 🤗 Trainer：
from transformers import Trainer
然後我們定義一些 TrainingArguments 來控制所有常用的超引數。🤗 Trainer 需要的訓練資料是字典型別的，因此需要製作自定義整理功能。
最後，我們將訓練器子類化並編寫我們自己的 compute_loss.
之後，這段程式碼也可以分散式執行，而無需修改任何訓練程式碼！
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 | 訓練損失 | 驗證損失 |
|---|---|---|
| 1 | 0.875700 | 0.282633 |
與上面的 notebook_launcher 示例類似，也可以將這個過程封裝成一個訓練函式：
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)
相關資源
- 要了解有關 PyTorch 分散式資料並行性的更多資訊，請檢視: <url>https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html</url>
- 要了解有關 🤗 Accelerate 的更多資訊，請檢視: <url>https://hf.co/docs/accelerate</url>
- 要了解有關 🤗 Transformer 的更多資訊，請檢視: <url>https://hf.co/docs/transformers</url>
<hr>
原文作者：Zachary Mueller
譯者：innovation64 (李洋)
審校：yaoqi (胡耀淇)
排版：zhongdongy (阿東)
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