FP16 Training mit Modellparallelität - Amazon SageMaker KI

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FP16 Training mit Modellparallelität

Wenden Sie für das FP16 Training die folgenden Änderungen an Ihrem Trainingsskript und Ihrem Schätzer an.

Anmerkung

Diese Funktion ist PyTorch in der SageMaker Modellparallelismus-Bibliothek v1.10.0 und höher verfügbar.

Passen Sie Ihr Trainingsskript an PyTorch

  1. Umschließen Sie Ihr Modell mit dem Kontextmanager smdistributed.modelparallel.torch.model_creation().

    # fp16_training_script.py

import torch
import smdistributed.modelparallel.torch as smp

with smp.model_creation(
    dtype=torch.float16 if args.fp16 else torch.get_default_dtype()
):
    model = ...
    Tipp

    Wenn Sie Tensor-Parallelität verwenden, fügen Sie tensor_parallelism=smp.tp_size() > 1 zum smp.model_creationKontextmanager hinzu. Mit Hilfe dieser zusätzlichen Zeile kann auch automatisch erkannt werden, ob die Tensor-Parallelität aktiviert ist oder nicht.

    with smp.model_creation(
    ... ,
    tensor_parallelism=smp.tp_size() > 1
):
    model = ...

  2. Wenn Sie den Optimierer mit smdistributed.modelparallel.torch.DistributedOptimizer umschließen, setzen Sie entweder das Argument static_loss_scaling oder dynamic_loss_scaling. static_loss_scaling Ist standardmäßig auf 1.0 gesetzt und dynamic_loss_scaling ist auf False gesetzt. Wenn Sie dynamic_loss_scale=True einstellen, können Sie dynamische Verlustskalierungsoptionen als Wörterbuch über das Argument dynamic_loss_args einspeisen. In den meisten Fällen empfehlen wir die dynamische Verlustskalierung mit den Standardoptionen zu verwenden. Weitere Informationen, Optionen und Beispiele für die Optimizer-Wrapper-Funktion finden Sie unter smdistributed.modelparallel.torch. DistributedOptimizer API.

    Der folgende Code ist ein Beispiel für das Umschließen eines Adadelta Optimiererobjekts mit dynamischer Verlustskalierung für das FP16 Training.

    optimizer = torch.optim.Adadelta(...)
optimizer = smp.DistributedOptimizer(
    optimizer,
    static_loss_scale=None,
    dynamic_loss_scale=True,
    dynamic_loss_args={
        "scale_window": 1000,
        "min_scale": 1,
        "delayed_shift": 2
    }
)

Konfigurieren Sie einen SageMaker PyTorch Schätzer

Fügen Sie der Verteilungskonfiguration den FP16 Parameter ("fp16") für Modellparallelität hinzu, wenn Sie ein SageMaker PyTorch Schätzerobjekt erstellen. Eine vollständige Liste der Konfigurationsparameter für Modellparallelität finden Sie unter Parameter für smdistributed.

from sagemaker.pytorch import PyTorch

smp_options = {
    "enabled": True,
    "parameters":  {
        "microbatches":  4,
        "pipeline_parallel_degree":  2,
        "tensor_parallel_degree":  2,
        ...,

        "fp16": True
    }
}

fp16_estimator = PyTorch(
    entry_point="fp16_training_script.py", # Specify your train script
    ...,

    distribution={
        "smdistributed": {"modelparallel": smp_options},
        "mpi": {...}
    }
)

fp16_estimator.fit(...)

Wenn das FP16 Training beginnt, werden das Modell und der Optimizer von FP16_ModuleFP16_Optimizer bzw. umschlossen. Dabei handelt es sich um modifizierte smdistributed Versionen der Apex-Utils. FP16_Modulekonvertiert das Modell in FP16 dtype und kümmert sich um die Weiterleitung. FP16

Tipp

Sie können die Steigungen beschneiden, indem Sie clip_master_grads vor optimizer.step aufrufen.

optimizer.clip_master_grads(max_norm)     # max_norm(float or int): max norm of the gradients
Tipp

Bei der Verwendung torch.optim.lr_scheduler und beim FP16 Training müssen Sie sich optimizer.optimizer an den LR-Scheduler und nicht an den Optimizer wenden. Schauen Sie sich den folgenden Beispiel-Code an:

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

scheduler = StepLR(
    optimizer.optimizer if smp.state.cfg.fp16 else optimizer,
    step_size=1,
    gamma=args.gamma
)