大模型微调代码解析，哪些方法可以加速训练？_gradient_accumulation_steps

近期大模型层出不穷，大家对于大模型的微调也在跃跃欲试，像Lijia的BELLE，斯坦福的Alpaca[1], 清华的ChatGLM[2]，中文的Chinese-Vicuna[3]，让我这样的普通玩家也能训练自己的微调模型。

在微调和推理的时候仍然需要加速，有哪些方法可以加速微调呢？

Part1LoRA

低秩矩阵分解 LoRA[4]原理：冻结预训练模型权重，并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer层的每个权重中，大大减少了下游任务的可训练参数数量。LoRA 开源代码[5]见文末。

原理图：

公式：

结合原理图和公式，我们可以很容易明白LoRA了：

左侧是预训练模型的权重，输入输出维度都是d，在训练期间被冻结，不接受梯度更新。

右侧，对A使用随机的高斯初始化，B在训练开始时为零，r是秩，会对△Wx做缩放 α/r。

HuggingFace的包peft[6]对LoRA做了封装支持，几步即可使用：

from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
 
peft_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
    inference_mode=False, 
    r=8, 
    lora_alpha=32, 
    lora_dropout=0.1,
    target_modules=['query_key_value']
)
 
model = "加载的模型"
model = get_peft_model(model, peft_config)
# 打印参数情况
model.print_trainable_parameters()
接下来和正常训练模型一样

论文中提到了LoRA的诸多优点：

Part2Accelerate 和 deepspeed

Accelerate[7]库提供了简单的 API，使我们可以在任何类型的单节点或分布式节点(单CPU、单GPU、多GPU 和 TPU)上运行，也可以在有或没有混合精度(fp16)的情况下运行。

这里是我用Accelerator和DeepSpeedPlugin做个示例：

需要提前知道梯度累积步骤 gradient_accumulation_steps 和 梯度累积计算

from accelerate import Accelerator, DeepSpeedPlugin
import tqdm
 
model = ...
 
deepspeed_plugin = DeepSpeedPlugin(
    zero_stage=2, 
    gradient_accumulation_steps=2)
 
accelerator = Accelerator(
    mixed_precision='fp16', 
    gradient_accumulation_steps=2, 
    deepspeed_plugin=deepspeed_plugin)
 
device = accelerator.device
... ...
optimizer = ...
lr_scheduler = ...
 
model, optimizer, train_dataloader = accelerator.prepare(model, optimizer, train_dataloader)
 
for epoch in range(epochs):
    total_loss = 0
    for step, batch in enumerate(t:=tqdm.tqdm(train_dataloader)):
        with accelerator.accumulate(model):
            outputs = model(**batch)
            loss_detach = outputs.loss.detach().cpu().float()
            t.set_description(f"loss: {loss_detach}")
            total_loss += loss_detach
            loss = outputs.loss
            # 不再是 loss.backward()
            accelerator.backward(loss)
            optimizer.step()
            lr_scheduler.step()
            optimizer.zero_grad()
    # 每个epoch 保存
    accelerator.wait_for_everyone()
    if accelerator.is_main_process:
        accelerator.save(model.state_dict(accelerator.unwrap_model(model), '/saved/model.pt')
 
# 其他参考保存方法
accelerator.wait_for_everyone()
unwrapped_model = accelerator.unwrap_model(model)
unwrapped_model.save_pretrained(save_dir, 
                                save_function=accelerator.save, 
                                state_dict=accelerator.get_state_dict(model))
 

Part3Autocast 自动混合精度

autocast是在GPU上训练时一种用于降低显存消耗的技术。原理是用更短的总位数来保存浮点数，能够有效将显存消耗降低，从而设置更大的batch来加速训练。但会造成精度的损失，导致收敛效果也会变差。

PyTorch的AMP有2种精度是torch.FloatTensor和torch.HalfTensor。

使用方法：

from torch.cuda.amp import autocast as autocast, GradScaler
 
dataloader = ...
model = model.cuda()
optimizer = ...
scheduler = ...
# scaler的大小在每次迭代中动态估计，为了尽可能减少梯度，scaler应该更大；
# 但太大，半精度浮点型又容易 变成inf或NaN.
# 动态估计原理就是在不出现if或NaN梯度的情况下，尽可能的增大scaler值。 
scaler = GradScaler()
 
for epoch in range(epochs):
    for batch_idx, (data, targets) in enumerate(train_dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        data = data.cuda(0)
        with autocast(dtype=torch.bfloat16): # 自动混精度
            logits = model(data)
            loss = loss(logits, targets)
        # 反向传播梯度放大
        scaler.scale(loss).backward()
        # 首先 把梯度值unscale回来, 优化器中的值也需要放缩
        # 如果梯度值不是inf或NaN, 则调用optimizer.step()来更新权重，否则，忽略step调用，从而保证权重不更新。
        scaler.step(optimizer)
        # 看是否要增大scaler, 更新scaler
        scaler.update()

Part4单机多GPU、多机多卡

如果条件允许的话，可以使用单机多卡和多机多卡分布式训练。

那么：

• 模型怎么同步参数与梯度？

• 数据怎么划分到多个GPU中？

pytorch框架给我们封装了对应的接口函数：

import torch.distributed as dist
from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

PyTorch提供的torchrun命令以及一些API封装了多进程的实现。 我们只要在普通【单进程程序前后】加入： 开头 setup()和 结尾 cleanup()

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' # ip
    os.environ['MASTER_PORT'] = '8848'
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
 
def cleanup():
    dist.destroy_process_group()

就能用多个进程来运行训练程序，每个进程分配一个GPU，我们可以用dist.get_rank()来查看当前进程的GPU号的。

setup()
 
rank = dist.get_rank()
print(f'Current rank {rank}')
pid = os.getpid()
print(f'current pid: {pid}')
device_id = rank % torch.cuda.device_count()

1数据并行：

只要在生成Dataloader时，把DistributedSampler的实例传入sampler参数就行了，DistributedSampler会自动对数据采样，并放到不同的进程中。这里需要注意的是：sampler自动完成了打乱数据集的作用，所以在定义DataLoader时，不用再开启shuffle选项

dataset = MyDataset()
sampler = DistributedSampler(dataset)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, sampler=sampler)

2模型并行

在并行训练时，各个进程并行，每个模型使用同一份模型参数 weights。在梯度下降时，各个进程会同步一次，致使每个进程的模型都更新相同的梯度。

做法也很简单，只需要把Model套一层DistributedDataParallel，就可以实现backward的自动同步梯，其他的操作都照旧，把新模型ddp_model当成旧模型model调用就行。

model = MyModel().to(device_id)
ddp_model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[device_id])
optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)

训练流程照常：

在每个新epoch中，要用sampler.set_epoch(epoch)更新sampler打乱数据集。训练流程和普通深度学习训练流程一样。

# 这里根据自己的数据格式修改一下
for epoch in range(2):
    sampler.set_epoch(epoch)
    for data in dataloader:
        print(f'epoch {epoch}, rank {rank} data: {data}')
        data = data.to(device_id)
        y = ddp_model(data)
        optimizer.zero_grad()
        loss = loss_fn(data, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()

3模型保存和读取：

在保存的时候，我们只需要保存一个进程下的模型即可，另外使用barrier()确保进程1在进程0保存模型之后加载模型。

存储参数时会保存设备信息。由于刚刚只保存了0号GPU进程的模型，所有参数的device都是cuda:0。而读取模型时，每个设备上都要去加载这个模型，device要做一个调整。

# 保存模型。
# 由于每个进程的模型都是一样的，我们只需要保存一个进程下的模型即可。
if rank == 0:
    torch.save(ddp_model.state_dict(), ckpt_path)
dist.barrier()
 
cleanup()
 
map_location = {'cuda:0': f'cuda:{device_id}'}
state_dict = torch.load(ckpt_path, map_location=map_location)
print(f'rank {rank}: {state_dict}')
ddp_model.load_state_dict(state_dict)

使用DistributedDataParallel把model封装成ddp_model后，模型的参数名称里多了一个module，这是因为原来的模型model被保存到了ddp_model.module这个成员变量中（model == ddp_model.module）。

在混用单GPU和多GPU的训练代码时，要注意这个参数名不兼容的问题，包括上面我们使用LoRA加载模型的时候，也会出现模型层名称变换了的情况。最好的做法是每次存取ddp_model.module，这样单GPU和多GPU的checkpoint可以轻松兼容。

END

大模型快速微调和训练是我们做自然语言处理必备技能之一，尤其现在大语言模型及其微调模型不断涌现，只有掌握了这些技能才能跟上AI的浪潮。

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