大模型训练技术大揭秘：混合精度与梯度检查点踩坑实录

2023-02-27 08:10:36

混合精度训练与梯度检查点：大模型训练的利器

混合精度训练

混合精度训练是一种结合多种数据类型（例如浮点和半精度浮点）来训练神经网络的技术。它通过减少内存占用和提高计算效率来显着降低模型训练成本和时间。

在混合精度训练中，模型参数和激活函数等权重使用更高的精度存储，而梯度和其他中间变量使用较低的精度。这可以显著减少存储空间和计算需求，从而提高训练速度。

代码示例

import torch

# 启用混合精度训练
torch.cuda.set_amp(True)

# 使用 FP16 训练模型
model = torch.nn.Linear(100, 10)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(10):
    # 将输入和标签转换为 FP16
    inputs = inputs.half()
    labels = labels.half()

    # 正向传播和反向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 使用 FP16 优化模型
    optimizer.step()

梯度检查点

梯度检查点是一种保存模型状态的方法，以便在中断训练后继续训练。这避免了从头开始重新训练，节省了大量时间和资源。

在梯度检查点中，模型权重、优化器状态和损失函数等训练信息被定期存储在检查点文件中。如果训练中断，可以从最近的检查点加载状态并继续训练。

代码示例

import torch

# 创建模型检查点
torch.save({
    'model_state_dict': model.state_dict(),
    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
    'loss': loss
}, 'checkpoint.pt')

# 从检查点加载模型
checkpoint = torch.load('checkpoint.pt')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
loss = checkpoint['loss']