Megatron-LM GPT2

如果您还没有,我们建议您在逐步完成本教程之前先阅读入门指南。

在本教程中,我们将向 Megatron-LM GPT2 模型添加 DeepSpeed,这是一个大型、强大的转换器。Megatron-LM 支持模型并行和多节点训练。有关更多详细信息,请参阅相应的论文:Megatron-LM:使用模型并行训练数十亿参数语言模型

首先,我们讨论数据和环境设置以及如何使用原始 Megatron-LM 训练 GPT-2 模型。接下来,我们将逐步启用此模型以使用 DeepSpeed 运行。最后,我们将演示使用 DeepSpeed 的性能提升内存占用减少

使用原始 Megatron-LM 训练 GPT-2

我们已将原始模型代码从Megatron-LM复制到 DeepSpeed Megatron-LM 并将其作为子模块提供。要下载,请执行

git submodule update --init --recursive

训练数据设置

  • 按照 Megatron 的说明下载webtext数据并将符号链接放在DeepSpeedExamples/Megatron-LM/data

运行未修改的 Megatron-LM GPT2 模型

  • 对于单个 GPU 运行
    • 更改scripts/pretrain_gpt2.sh,将其--train-data参数设置为"webtext"
    • 运行bash scripts/pretrain_gpt2.sh
  • 对于多个 GPU 和/或节点运行
    • 更改scripts/pretrain_gpt2_model_parallel.sh
      • 将其--train-data参数设置为"webtext"
      • GPUS_PER_NODE表示测试中涉及的每个节点的 GPU 数量
      • NNODES表示测试中涉及的节点数量
    • 运行bash scripts/pretrain_gpt2_model_parallel.sh

启用 DeepSpeed

要使用 DeepSpeed,我们将修改三个文件

  • arguments.py:参数配置
  • pretrain_gpt2.py:训练的主要入口点
  • utils.py:检查点保存和加载实用程序

参数解析

第一步是将 DeepSpeed 参数添加到 Megatron-LM GPT2 模型中,在arguments.py中使用deepspeed.add_config_arguments()

def get_args():
    """Parse all the args."""

    parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch BERT Model')
    parser = add_model_config_args(parser)
    parser = add_fp16_config_args(parser)
    parser = add_training_args(parser)
    parser = add_evaluation_args(parser)
    parser = add_text_generate_args(parser)
    parser = add_data_args(parser)

    # Include DeepSpeed configuration arguments
    parser = deepspeed.add_config_arguments(parser)

初始化和训练

我们将修改pretrain.py以启用使用 DeepSpeed 进行训练。

初始化

我们使用deepspeed.initialize创建model_engineoptimizer和 LR scheduler。以下是其定义

def initialize(args,
               model,
               optimizer=None,
               model_parameters=None,
               training_data=None,
               lr_scheduler=None,
               mpu=None,
               dist_init_required=True,
               collate_fn=None):

对于 Megatron-LM GPT2 模型,我们在其setup_model_and_optimizer()函数中初始化 DeepSpeed,如下所示,以传递原始modeloptimizerargslr_schedulermpu

def setup_model_and_optimizer(args):
    """Setup model and optimizer."""

    model = get_model(args)
    optimizer = get_optimizer(model, args)
    lr_scheduler = get_learning_rate_scheduler(optimizer, args)

    if args.deepspeed:
        import deepspeed

        print_rank_0("DeepSpeed is enabled.")

        model, optimizer, _, lr_scheduler = deepspeed.initialize(
            model=model,
            optimizer=optimizer,
            args=args,
            lr_scheduler=lr_scheduler,
            mpu=mpu,
            dist_init_required=False
       )

请注意,当启用 FP16 时,Megatron-LM GPT2 会向Adam优化器添加一个包装器。DeepSpeed 有自己的 FP16 优化器,因此我们需要将Adam优化器直接传递给 DeepSpeed,而无需任何包装器。当启用 DeepSpeed 时,我们从get_optimizer()返回未包装的 Adam 优化器。

def get_optimizer(model, args):
    """Setup the optimizer."""

    ......

    # Use Adam.
    optimizer = Adam(param_groups,
                     lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay)

    if args.deepspeed:
        # fp16 wrapper is not required for DeepSpeed.
        return optimizer

使用训练 API

deepspeed.initialize返回的model是我们将用于使用前向、后向和步骤 API 训练模型的DeepSpeed 模型引擎

前向传播

前向传播 API 与 PyTorch 兼容,无需任何更改。

反向传播

反向传播通过直接在模型引擎上调用backward(loss)来完成。

    def backward_step(optimizer, model, lm_loss, args, timers):
        """Backward step."""

        # Total loss.
        loss = lm_loss

        # Backward pass.
        if args.deepspeed:
            model.backward(loss)
        else:
            optimizer.zero_grad()
            if args.fp16:
                optimizer.backward(loss, update_master_grads=False)
            else:
                loss.backward()

在使用小批量更新权重后,DeepSpeed 会自动处理梯度清零。

此外,DeepSpeed 在幕后处理分布式数据并行和 FP16,简化了多个位置的代码。

(A)DeepSpeed 还在梯度累积边界自动执行梯度平均。因此,我们跳过 allreduce 通信。

        if args.deepspeed:
            # DeepSpeed backward propagation already addressed all reduce communication.
            # Reset the timer to avoid breaking timer logs below.
            timers('allreduce').reset()
        else:
            torch.distributed.all_reduce(reduced_losses.data)
            reduced_losses.data = reduced_losses.data / args.world_size
            if not USE_TORCH_DDP:
                timers('allreduce').start()
                model.allreduce_params(reduce_after=False,
                                       fp32_allreduce=args.fp32_allreduce)
                timers('allreduce').stop()

(B)我们还跳过更新主梯度,因为 DeepSpeed 在内部处理它。

        # Update master gradients.
        if not args.deepspeed:
            if args.fp16:
                optimizer.update_master_grads()

            # Clipping gradients helps prevent the exploding gradient.
            if args.clip_grad > 0:
                if not args.fp16:
                    mpu.clip_grad_norm(model.parameters(), args.clip_grad)
                else:
                    optimizer.clip_master_grads(args.clip_grad)

        return lm_loss_reduced

更新模型参数

DeepSpeed 引擎中的step()函数更新模型参数以及学习率。

     if args.deepspeed:
         model.step()
     else:
         optimizer.step()

         # Update learning rate.
         if not (args.fp16 and optimizer.overflow):
             lr_scheduler.step()
         else:
             skipped_iter = 1

损失缩放

GPT2 训练脚本记录训练期间的损失缩放值。在 DeepSpeed 优化器内部,此值存储为cur_scale,而不是 Megatron 优化器中的loss_scale。因此,我们在日志字符串中适当地替换它。

             if args.fp16:
                 log_string += ' loss scale {:.1f} |'.format(
                     optimizer.cur_scale if args.deepspeed else optimizer.loss_scale)

检查点保存和加载

DeepSpeed 引擎具有灵活的 API 用于检查点保存和加载,以处理客户端模型及其自身内部的状态。

def save_checkpoint(self, save_dir, tag, client_state={})
def load_checkpoint(self, load_dir, tag)

要使用 DeepSpeed,我们需要更新utils.py,Megatron-LM GPT2 在其中保存和加载检查点。

创建一个名为save_ds_checkpoint()的新函数,如下所示。新函数收集客户端模型状态并通过调用 DeepSpeed 的save_checkpoint()将其传递给 DeepSpeed 引擎。

 def save_ds_checkpoint(iteration, model, args):
     """Save a model checkpoint."""

     sd = {}
     sd['iteration'] = iteration
     # rng states.
     if not args.no_save_rng:
         sd['random_rng_state'] = random.getstate()
         sd['np_rng_state'] = np.random.get_state()
         sd['torch_rng_state'] = torch.get_rng_state()
         sd['cuda_rng_state'] = get_accelerator().get_rng_state()
         sd['rng_tracker_states'] = mpu.get_cuda_rng_tracker().get_states()

     model.save_checkpoint(args.save, iteration, client_state = sd)

在 Megatron-LM GPT2 的save_checkpoint()函数中,添加以下行以调用上述 DeepSpeed 函数。

 def save_checkpoint(iteration, model, optimizer,
                     lr_scheduler, args):
     """Save a model checkpoint."""
     if args.deepspeed:
         save_ds_checkpoint(iteration, model, args)
     else:
		......

load_checkpoint()函数中,使用 DeepSpeed 检查点加载 API,如下所示,并返回客户端模型的状态。

 def load_checkpoint(model, optimizer, lr_scheduler, args):
     """Load a model checkpoint."""

     iteration, release = get_checkpoint_iteration(args)

     if args.deepspeed:
         checkpoint_name, sd = model.load_checkpoint(args.load, iteration)

         if checkpoint_name is None:
             if mpu.get_data_parallel_rank() == 0:
                 print("Unable to load checkpoint.")
             return iteration
     else:
         ......

DeepSpeed 激活检查点(可选)

DeepSpeed 可以通过在模型并行 GPU 上对激活检查点进行分区或将其卸载到 CPU 来减少模型并行训练期间的激活内存。这些优化是可选的,除非激活内存成为瓶颈,否则可以跳过。要启用分区激活,我们使用deepspeed.checkpointing API 替换 Megatron 的激活检查点和随机状态跟踪器 API。替换应该在这些 API 的第一次调用之前发生。

a) 在pretrain_gpt.py中替换

    # Optional DeepSpeed Activation Checkpointing Features
    #
    if args.deepspeed and args.deepspeed_activation_checkpointing:
        set_deepspeed_activation_checkpointing(args)

def set_deepspeed_activation_checkpointing(args):

    deepspeed.checkpointing.configure(mpu,
                            deepspeed_config=args.deepspeed_config,
                            partition_activation=True)

    mpu.checkpoint = deepspeed.checkpointing.checkpoint
    mpu.get_cuda_rng_tracker = deepspeed.checkpointing.get_cuda_rng_tracker
    mpu.model_parallel_cuda_manual_seed =
                    deepspeed.checkpointing.model_parallel_cuda_manual_seed

b) 在mpu/transformer.py中替换

if deepspeed.checkpointing.is_configured():
    global get_cuda_rng_tracker, checkpoint
    get_cuda_rng_tracker = deepspeed.checkpoint.get_cuda_rng_tracker
    checkpoint = deepspeed.checkpointing.checkpoint

通过这些替换,可以使用deepspeed.checkpointing.configuredeepspeed_config文件指定各种 DeepSpeed 激活检查点优化,例如激活分区、连续检查点和 CPU 检查点。

训练脚本

我们假设在上一步骤中准备了webtext数据。要开始使用 DeepSpeed 应用训练 Megatron-LM GPT2 模型,请执行以下命令以开始训练。

  • 单个 GPU 运行
    • 运行bash scripts/ds_pretrain_gpt2.sh
  • 多个 GPU/节点运行
    • 运行bash scripts/ds_zero2_pretrain_gpt2_model_parallel.sh

使用 GPT-2 进行 DeepSpeed 评估

DeepSpeed 通过高级ZeRO 优化器有效地训练非常大的模型。2020 年 2 月,我们在 DeepSpeed 中发布了 ZeRO 中优化功能的子集,这些功能执行优化器状态分区。我们将其称为 ZeRO-1。2020 年 5 月,我们将 DeepSpeed 中的 ZeRO-1 扩展到包括 ZeRO 中的其他优化,包括梯度和激活分区,以及连续内存优化。我们将此版本称为 ZeRO-2。

ZeRO-2 显著减少了训练大型模型所需的内存占用,这意味着可以使用 i) 更少的模型并行度和 ii) 更大的批次大小来训练大型模型。较低的模型并行度通过提高计算的粒度(例如矩阵乘法,其性能与矩阵的大小直接相关)来提高训练效率。此外,较少的模型并行度也导致模型并行 GPU 之间的通信减少,从而进一步提高性能。更大的批次大小具有类似的效果,可以提高计算粒度并减少通信,从而也带来更好的性能。因此,通过将 DeepSpeed 和 ZeRO-2 集成到 Megatron 中,与单独使用 Megatron 相比,我们将模型规模和速度提升到了一个全新的水平。

DeepSpeed-vs-Megatron

图 2:ZeRO-2 可扩展至 1700 亿个参数,吞吐量提高了 10 倍,实现了超线性加速,并通过避免对高达 130 亿个参数的模型进行代码重构来提高可用性。

更具体地说,DeepSpeed 和 ZeRO-2 在四个方面表现出色(如图 2 所示),支持大 10 倍的模型,速度提高 10 倍,具有超线性可扩展性,并提高了可用性,从而使大型模型训练民主化。下面详细介绍这四个方面。

模型大小:最先进的大型模型,如 OpenAI GPT-2、NVIDIA Megatron-LM、Google T5 和 Microsoft Turing-NLG,分别具有 15 亿、83 亿、110 亿和 170 亿个参数。ZeRO-2 提供系统支持,以有效运行 1700 亿个参数的模型,比这些最大模型大一个数量级(图 2,左上)。

速度:改进的内存效率提高了吞吐量并加快了训练速度。图 2(左下)显示了 ZeRO-2 和 ZeRO-1(两者都将 ZeRO 支持的数据并行与 NVIDIA Megatron-LM 模型并行相结合)的系统吞吐量,以及使用最先进的模型并行方法 Megatron-LM(图 2 中的基线,左下)。ZeRO-2 在一个包含 400 个 NVIDIA V100 GPU 的集群上运行 1000 亿参数模型,每个 GPU 的性能超过 38 千兆浮点运算,聚合性能超过 15 拍浮点运算。对于相同大小的模型,与单独使用 Megatron-LM 相比,ZeRO-2 的训练速度快 10 倍;与 ZeRO-1 相比,快 5 倍。

可扩展性:我们观察到超线性加速(图 2,右上),其中当 GPU 数量翻倍时,性能提高超过两倍。随着数据并行度的增加,ZeRO-2 减少了模型状态的内存占用,使我们能够在每个 GPU 上拟合更大的批次大小,从而获得更好的性能。

大型模型训练的民主化:ZeRO-2 使模型科学家能够高效地训练最多 130 亿个参数的模型,而无需任何通常需要模型重构的模型并行(图 2,右下)。130 亿个参数大于大多数最先进的大型模型(例如 Google T5,具有 110 亿个参数)。因此,模型科学家可以自由地试验大型模型,而无需担心模型并行。相比之下,经典数据并行方法(如 PyTorch 分布式数据并行)的实现使用 14 亿参数模型时会耗尽内存,而 ZeRO-1 支持最多 60 亿个参数(用于比较)。

此外,在没有模型并行的情况下,这些模型可以在低带宽集群上进行训练,同时仍然可以实现比使用模型并行更好的吞吐量。例如,与在使用 40 Gbps Infiniband互连的四节点集群上使用模型并行相比,使用 ZeRO 支持的数据并行可以使 GPT-2 模型的训练速度提高近 4 倍,其中每个节点具有四个通过 PCI-E 连接的 16GB NVIDIA V100 GPU。因此,凭借这种性能提升,大型模型训练不再局限于具有超高速互连的 GPU 集群,也适用于带宽有限的中等规模集群。

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