跳转至

Booster 插件⚓︎

作者: Hongxin Liu, Baizhou Zhang, Pengtai Xu

前置教程: - Booster API

引言⚓︎

正如 Booster API 中提到的，我们可以使用 booster 插件来自定义并行训练。在本教程中，我们将介绍如何使用 booster 插件。

我们现在提供以下插件:

  • Torch DDP 插件: 它包装了 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 并且可用于使用数据并行训练模型。
  • Torch FSDP 插件: 它包装了 torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel 并且可用于使用 Zero-dp 训练模型。
  • Low Level Zero 插件: 它包装了 colossalai.zero.low_level.LowLevelZeroOptimizer，可用于使用 Zero-dp 训练模型。它仅支持 Zero 阶段1和阶段2。
  • Gemini 插件: 它包装了 Gemini，Gemini 实现了基于Chunk内存管理和异构内存管理的 Zero-3。
  • Hybrid Parallel 插件: 它为Shardformer，流水线管理器，混合精度运算，TorchDDP以及Zero-1/Zero-2功能提供了一个统一且简洁的接口。使用该插件可以简单高效地实现transformer模型在张量并行，流水线并行以及数据并行（DDP, Zero）间任意组合并行训练策略，同时支持多种训练速度和内存的优化工具。有关这些训练策略和优化工具的具体信息将在下一章中阐述。

更多插件即将推出。

插件选择⚓︎

  • Torch DDP 插件: 适用于参数少于 20 亿的模型（例如 Bert-3m、GPT2-1.5b）。
  • Torch FSDP 插件 / Low Level Zero 插件: 适用于参数少于 100 亿的模型（例如 GPTJ-6b、MegatronLM-8b）。
  • Gemini 插件: 适合参数超过 100 亿的模型（例如 TuringNLG-17b），且跨节点带宽高、中小规模集群（千卡以下）的场景（例如 Llama2-70b）。
  • Hybrid Parallel 插件: 适合参数超过 600 亿的模型、超长序列、超大词表等特殊模型，且跨节点带宽低、大规模集群（千卡以上）的场景（例如 GPT3-175b、Bloom-176b）。

插件⚓︎

Low Level Zero 插件⚓︎

该插件实现了 Zero-1 和 Zero-2（使用/不使用 CPU 卸载），使用reduce和gather来同步梯度和权重。

Zero-1 可以看作是 Torch DDP 更好的替代品，内存效率更高，速度更快。它可以很容易地用于混合并行。

Zero-2 不支持局部梯度累积。如果您坚持使用，虽然可以积累梯度，但不能降低通信成本。也就是说，同时使用流水线并行和 Zero-2 并不是一个好主意。

{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.LowLevelZeroPlugin }}

我们已经测试了一些主流模型的兼容性，可能不支持以下模型：

  • timm.models.convit_base
  • dlrm and deepfm models in torchrec

兼容性问题将在未来修复。

Gemini 插件⚓︎

这个插件实现了基于Chunk内存管理和异构内存管理的 Zero-3。它可以训练大型模型而不会损失太多速度。它也不支持局部梯度累积。更多详细信息，请参阅 Gemini 文档.

{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.GeminiPlugin }}

Hybrid Parallel 插件⚓︎

这个插件实现了多种并行训练策略和优化工具的组合。Hybrid Parallel插件支持的功能大致可以被分为以下四个部分：

  1. Shardformer: Shardformer负责在张量并行以及流水线并行下切分模型的逻辑，以及前向/后向方法的重载，这个插件为Shardformer功能提供了一个简单易用的接口。与此同时，Shardformer还负责将包括fused normalization, flash attention (xformers), JIT和序列并行在内的各类优化工具融入重载后的前向/后向方法。更多关于Shardformer的信息请参考 Shardformer文档。下图展示了Shardformer与Hybrid Parallel插件所支持的功能。

  1. 混合精度训练：插件支持fp16/bf16的混合精度训练。更多关于混合精度训练的参数配置的详细信息请参考 混合精度训练文档。

  2. Torch DDP: 当流水线并行和Zero不被使用的时候，插件会自动采用Pytorch DDP作为数据并行的策略。更多关于Torch DDP的参数配置的详细信息请参考 Pytorch DDP 文档。

  3. Zero: 在初始化插件的时候，可以通过将zero_stage参数设置为1或2来让插件采用Zero 1/2作为数据并行的策略。Zero 1可以和流水线并行策略同时使用, 而Zero 2则不可以和流水线并行策略同时使用。更多关于Zero的参数配置的详细信息请参考 Low Level Zero 插件.

⚠ 在使用该插件的时候, 只有支持Shardformer的部分Huggingface transformers模型才能够使用张量并行、流水线并行以及优化工具。Llama 1、Llama 2、OPT、Bloom、Bert以及GPT2等主流transformers模型均已支持Shardformer。

{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.HybridParallelPlugin }}

Torch DDP 插件⚓︎

更多详细信息，请参阅 Pytorch 文档.

{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchDDPPlugin }}

Torch FSDP 插件⚓︎

⚠ 如果 torch 版本低于 1.12.0，此插件将不可用。

⚠ 该插件现在还不支持保存/加载分片的模型 checkpoint。

⚠ 该插件现在还不支持使用了multi params group的optimizer。

更多详细信息，请参阅 Pytorch 文档.

{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchFSDPPlugin }}

最后更新: November 25, 2023
创建日期: November 25, 2023