一网打尽：使用 PyTorch FSDP 训练大模型

2023-04-11 23:26:14

加速大模型训练的利器：PyTorch FSDP 全面指南

随着大模型的蓬勃发展，对它们进行高效训练的需求也日益迫切。传统的数据并行方法已无法满足大模型训练的计算要求。PyTorch FSDP（全分片数据并行） 横空出世，专门为大模型训练而设计，能够将模型参数和数据分散到多块 GPU 上，极大地提升训练速度。

FSDP 的原理

FSDP 遵循与按层数据并行类似的原理，即在多个 GPU 上分配模型参数和数据。然而，FSDP 采用了创新的垂直分片策略 。在传统方法中，数据水平分片，即每个 GPU 负责处理部分数据的全部特征。而 FSDP 则垂直分片，即每个 GPU 处理数据所有特征的部分。

垂直分片的好处在于减少 GPU 之间的通信量 。水平分片需要每个 GPU 与所有其他 GPU 通信，而垂直分片仅需与处理相同特征的 GPU 通信。

安装和使用 Accelerate 库

Accelerate 库专用于大模型训练，包含 FSDP 及其他相关工具。安装方式如下：

pip install accelerate

安装后，使用以下代码将模型转换为 FSDP 模型：

import accelerate

model = accelerate.FSDP(model)

最佳实践

使用 FSDP 训练模型时，遵循以下最佳实践至关重要：

选择正确的分片策略： FSDP 提供多种分片策略，应根据模型特性进行选择。
使用合适的优化器： FSDP 支持多种优化器，需要根据模型特性选择最合适的。
设置合理的学习率： FSDP 对学习率设置有特殊要求，通常需要使用更小的值。
考虑使用张量分片： 张量分片有助于进一步提升 FSDP 模型的训练速度。

代码示例

以下是使用 FSDP 训练模型的代码示例：

import accelerate

# 初始化 FSDP
accelerate.init()

# 将模型转换为 FSDP 模型
model = accelerate.FSDP(model)

# 创建数据并行器
data_parallel = accelerate.DataParallelGroup(model)

# 定义训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        outputs = data_parallel(model, batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()

        optimizer.step()