DeepSpeed配置参数 - 快速上手

DeepSpeed是微软发布的用于PyTorch的开源深度学习优化库。其主要特性是：

异构计算：ZeRO-Offload 机制同时利用 CPU 和 GPU 内存，使得在 GPU 单卡上训练 10 倍大的模型；
计算加速：Sparse Attention kernel技术，支持的输入序列更长（10倍），执行速度更快（6倍），且保持精度；
3D并行：在多个 worker 之间，划分模型的各个层，借用了英伟达的 Megatron-LM，减少显存的使用量

官方文档：https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/
配置参数文档：https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/

这里针对几组重要的参数进行说明：

batch Size

train_batch_size = train_micro_batch_size_per_gpu * gradient_accumulation * number of GPUs.
// 训练批次的大小 = 每个GPU上的微批次大小 * 几个微批次 * 几个GPU

optimizer

type：支持的有Adam, AdamW, OneBitAdam, Lamb, and OneBitLamb

其中常规的例子里用的是AdamW，也就是带L2正则化的Adam

params：参数字段填和torch里一样的参数

例如AdamW可以参考https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#torch.optim.AdamW

// example:

  "optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
        "lr": 3e-5,
        "betas": [0.8, 0.999],
        "eps": 1e-8,
        "weight_decay": 3e-7
    }
  }

scheduler

type：支持的有LRRangeTest, OneCycle, WarmupLR, WarmupDecayLR (见https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/schedulers.html)

fp16

NVIDIA 的 Apex 包的混合精度/FP16 训练的配置（Apex还提供了amp模式，也可以使用，但在deepspeed中如果使用amp，则不能使用zero offload）

float32（FP32，单精度）使用32位二进制表示浮点数，更低精度的float16（FP16，半精度）所能表示的数字范围也更小，但是fp16的好处在于：同样的GPU显存，可以容纳更大的参数量、更多的训练数据；低精度的算力（FLOPS）可以做得更高；单位时间内，计算单元访问GPU显存上的数据可以获得更高的速度（摘自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/601250710）

FP16的精度范围有限，训练一些模型的时候，梯度数值在FP16精度下都被表示为0，为了让这些梯度能够被FP16表示，可以在计算Loss的时候，将loss乘以一个扩大的系数loss scale，比如1024。这样，一个接近0的极小的数字经过乘法，就能过被FP16表示。这个过程发生在前向传播的最后一步，反向传播之前。loss scale有两种设置策略：

loss scale固定值，比如在[8, 32000]之间；
动态调整，先将loss scale初始化为65536，如果出现上溢或下溢，在loss scale值基础上适当增加或减少。

结合例子：

"fp16": {
    "enabled": true,
    "auto_cast": false,
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
}

这个配置打开了fp16，将初始的loss scale设置为2的16次方=65536，然后设置了动态调整（loss_scale=0.0使用动态调整，否则固定）

日志记录了一次训练中loss scale的变化
请添加图片描述

zero optimization

stage：zero优化有几个档位：0、1、2、3分别指禁用、优化器状态分区、优化器+梯度状态分区、优化器+梯度+参数分区。

offload_optimizer : 将优化器状态卸载到 CPU 或 NVMe，并将优化器计算卸载到 CPU，适用于 stage为 1、2、3。

offload_param : 将模型参数卸载到 CPU 或 NVMe，仅对stage = 3 有效

stage= 2 的例子：

"zero_optimization": {
      "stage": 2,
      "offload_optimizer": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "allgather_partitions": true,
      "allgather_bucket_size": 2e8,
      "overlap_comm": true,
      "reduce_scatter": true,
      "reduce_bucket_size": 2e8,
      "contiguous_gradients": true
  }

stage = 3 的例子：

 "zero_optimization": {
      "stage": 3,
      "offload_optimizer": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "offload_param": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "overlap_comm": true,
      "contiguous_gradients": true,
      "sub_group_size": 1e9,
      "reduce_bucket_size": "auto",
      "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
      "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
      "stage3_max_live_parameters": 1e9,
      "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
      "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
  }

csv monitor

Monitor部分将训练详细信息记录到与 Tensorboard 兼容的文件、WandB 或简单的 CSV 文件中.

这是一个csv的例子：

"csv_monitor": {
    "enabled": true,
    "output_path": "output/ds_logs/",
    "job_name": "train_bert"
}

再一次训练中记录的loss值的变化
请添加图片描述

例子

最后是两个可以直接使用的stage=2 和 3 的配置文件，参数均设置了auto

{
  "fp16": {
      "enabled": "auto",
      "loss_scale": 0,
      "loss_scale_window": 1000,
      "initial_scale_power": 16,
      "hysteresis": 2,
      "min_loss_scale": 1
  },

  "optimizer": {
      "type": "AdamW",
      "params": {
          "lr": "auto",
          "betas": "auto",
          "eps": "auto",
          "weight_decay": "auto"
      }
  },

  "scheduler": {
      "type": "WarmupLR",
      "params": {
          "warmup_min_lr": "auto",
          "warmup_max_lr": "auto",
          "warmup_num_steps": "auto"
      }
  },

  "zero_optimization": {
      "stage": 2,
      "offload_optimizer": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "allgather_partitions": true,
      "allgather_bucket_size": 2e8,
      "overlap_comm": true,
      "reduce_scatter": true,
      "reduce_bucket_size": 2e8,
      "contiguous_gradients": true
  },

  "csv_monitor" : {
    "enabled": true,
    "job_name" : "stage2_test"
  },

  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "steps_per_print": 100,
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "wall_clock_breakdown": false
}

{
  "fp16": {
      "enabled": "auto",
      "loss_scale": 0,
      "loss_scale_window": 1000,
      "initial_scale_power": 16,
      "hysteresis": 2,
      "min_loss_scale": 1
  },

  "optimizer": {
      "type": "AdamW",
      "params": {
          "lr": "auto",
          "betas": "auto",
          "eps": "auto",
          "weight_decay": "auto"
      }
  },

  "scheduler": {
      "type": "WarmupLR",
      "params": {
          "warmup_min_lr": "auto",
          "warmup_max_lr": "auto",
          "warmup_num_steps": "auto"
      }
  },

  "zero_optimization": {
      "stage": 3,
      "offload_optimizer": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "offload_param": {
          "device": "cpu",
          "pin_memory": true
      },
      "overlap_comm": true,
      "contiguous_gradients": true,
      "sub_group_size": 1e9,
      "reduce_bucket_size": "auto",
      "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
      "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
      "stage3_max_live_parameters": 1e9,
      "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
      "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
  },

  "csv_monitor" : {
    "enabled": true,
    "job_name" : "stage3_test"
  },

  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "steps_per_print": 100,
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "wall_clock_breakdown": false
}

标签：深度学习人工智能 pytorch

本文转载自: https://blog.csdn.net/O_1CxH/article/details/129031307
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