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配备 Zero3 内存优化器的 Finetune GPT-NEO X

该脚本使用零 DP 内存优化功能在多个器件上训练 GPT-NEOX 模型的偏置参数。

14import datetime
15
16import torch
17import torch.distributed
18
19from labml import experiment, monit, tracker
20from labml.configs import option
21from labml.logger import inspect
22from labml_nn.neox.samples.finetune import PipelineParallelTrainerConf

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使用 Pi peline Parallel Trainer 配置并将其调整为 Zero3 内存优化器。

27class Configs(PipelineParallelTrainerConf):
28    rank: int
29    world_size: int

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设置模型的优化器

请注意，我们从传递分片参数get_trainable_chunk 。

32@option(Configs.optimizer, 'Zero3Adam')
33def _optimizer(c: Configs):

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39    from labml_nn.optimizers.adam_fp16 import AdamFP16
40    return AdamFP16(c.model.get_trainable_chunk(), lr=c.learning_rate)

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使用 Zero3 内存优化器创建模型

43@option(Configs.model, 'Zero3')
44def _model(c: Configs):

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48    from labml_nn.scaling.zero3 import Zero3Layer, Zero3Sequential

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确保精细调谐器设置了可训练的参数

51    _ = c.fine_tuner

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将图层包裹起来Zero3Layer

54    modules = []
55    for m in monit.iterate('Zero3', c.layers):
56        modules.append(Zero3Layer(m.to(c.device),
57                                  c.rank, c.world_size, c.device, c.dtype))

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创建顺序模型

60    model = Zero3Sequential(modules)

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63    return model

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在带有 rank 的节点上运行训练`rank` 。

66def main(rank: int, world_size: int, init_method: str = 'tcp://localhost:23456'):

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初始化 PyTorch 分布式进程组

71    with monit.section('Distributed'):
72        torch.distributed.init_process_group('nccl',
73                                             timeout=datetime.timedelta(seconds=30),
74                                             init_method=init_method,
75                                             rank=rank,
76                                             world_size=world_size)

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设置当前设备

79    device = torch.device(f'cuda:{rank}')
80    torch.cuda.set_device(device)

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创建实验

83    experiment.create(name='zero3_neox', writers={'screen', 'labml'},
84                      distributed_world_size=world_size,
85                      distributed_rank=rank)

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创建配置

88    conf = Configs()

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装载配置

91    experiment.configs(conf, {
92        'model': 'Zero3',
93        'optimizer': 'Zero3Adam',
94
95        'device': device,
96        'rank': rank,
97        'world_size': world_size,
98
99        'learning_rate': 3e-4,
100        'max_seq_len': 128,
101        'batch_size': 16,
102    })

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开始实验

105    with experiment.start():

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初始化模型。在循环之前执行此操作以获得更清晰的日志。

107        _ = conf.model

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训练模型

110        for epoch in monit.loop(conf.epochs):
111            conf.train_epoch()
112            tracker.new_line()

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116if __name__ == '__main__':

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记录计算机配置

118    inspect([torch.cuda.get_device_name(i) for i in range(torch.cuda.device_count())])
119    inspect(
120        n_gpus=torch.cuda.device_count(),
121        mpi=torch.distributed.is_mpi_available(),
122        nccl=torch.distributed.is_nccl_available(),
123    )
124
125    n_gpu = torch.cuda.device_count()

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为每个 GPU 启动一个进程。如果您使用多台计算机，则需要单独的启动器。

128    torch.multiprocessing.spawn(main, args=(n_gpu,), nprocs=n_gpu, join=True)

配备 Zero3 内存优化器的 Finetune GPT-NEO X

设置模型的优化器

使用 Zero3 内存优化器创建模型

在带有 rank 的节点上运行训练rank 。

在带有 rank 的节点上运行训练`rank` 。