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Parallelität hybrider fragmentierter Daten
Parallelität fragmentierter Daten ist eine verteilte Trainingstechnik, die Speicher spart und den Zustand eines Modells (Modellparameter, Steigungen und Optimierer-Zustände) auf mehrere Geräte aufteilt. Auf diese Weise können Sie mithilfe des freigewordenen GPU-Speichers ein größeres Modell aufnehmen oder die Batchgröße erhöhen. Die SMP-Bibliothek bietet die Möglichkeit, Sharded Data Parallelität mit Fully Sharded Data Parallel (FSDP) auszuführen. PyTorch PyTorch FSDP verteilt standardmäßig alle verwendeten GPUs. In SMP v2 bietet die Bibliothek diese Shard-Datenparallelität zusätzlich zu FSDP, indem sie PyTorch Hybrid Sharding (HYBRID_SHARD) erweitert, was eine der von PyTorch FSDP bereitgestellten Sharding-StrategienFULL_SHARD SHARD_GRAD_OP HYBRID_SHARD _HYBRID_SHARD_ZERO2 Die Erweiterung des Hybrid-Shardings auf diese Weise hilft bei der Implementierung von Scale-Aware-Sharding, wie im Blog Skalierung von gigantischen Modellen auf FSDP beschrieben. Near-linear AWS
Die SMP-Bibliothek macht die Verwendung einfach HYBRID_SHARD und ermöglicht eine beliebige konfigurierbare Anzahl von GPUs_HYBRID_SHARD_ZERO2. Sie erweitert das native PyTorch FSDP, das Sharding für einen einzelnen Knoten () oder für alle GPUs () unterstützt. HYBRID_SHARD FULL_SHARD PyTorch FSDP-Aufrufe können unverändert bleiben, und Sie müssen nur das hybrid_shard_degree Argument zur SMP-Konfiguration hinzufügen, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt. Sie müssen den Wert des sharding_strategy Arguments im PyTorch FSDP-Wrapper, der Ihr Modell umgibt, nicht ändern. PyTorch Sie können ShardingStrategy.HYBRID_SHARD als Wert übergeben. Alternativ überschreibt die SMP-Bibliothek die Strategie im Skript und setzt sie auf ShardingStrategy.HYBRID_SHARD, wenn Sie für den hybrid_shard_degree-Parameter einen Wert gleich oder größer als 2 angeben.
Die folgenden Codefragmente zeigen, wie Sie das SMP-Initialisierungsmodul torch.sagemaker.init() zu Ihrem Trainingsskript hinzufügen und das SMP-Konfigurationswörterbuch im JSON-Format für den Trainingsjob-Launcher einrichten. Dabei folgen Sie dem in Verwenden Sie die SageMaker Modellparallelitätsbibliothek v2 beschriebenen zweistufigen Prozess. Sie müssen keine Änderungen an Ihrem PyTorch Modell oder Ihrer PyTorch FSDP-Konfigurationhybrid_shard_degree erhalten Sie unter Konfigurationsparameter für die Kernfunktionen von SMP v2.
SMP-Konfigurationswörterbuch
{ "hybrid_shard_degree": 16 }
Im Trainingsskript
import torch.sagemaker as tsm tsm.init() # Set up a PyTorch model model = ... # Wrap the PyTorch model using the PyTorch FSDP module model = FSDP( model, ... ) # Optimizer needs to be created after FSDP wrapper optimizer = ...
