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https://github.com/OpenBMB/BMTrain
Efficient Training (including pre-training and fine-tuning) for Big Models
https://github.com/OpenBMB/BMTrain
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JSON representation
Efficient Training (including pre-training and fine-tuning) for Big Models
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/OpenBMB/BMTrain
- Owner: OpenBMB
- License: apache-2.0
- Created: 2021-12-01T02:58:58.000Z (about 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-07-22T03:28:12.000Z (5 months ago)
- Last Synced: 2024-07-22T04:39:02.437Z (5 months ago)
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 2.36 MB
- Stars: 537
- Watchers: 11
- Forks: 73
- Open Issues: 12
-
Metadata Files:
- Readme: README-ZH.md
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
- awesome-local-ai - BMTrain - Efficient Training for Big Models. (Training)
- Awesome_Multimodel_LLM - BMTrain - Efficient Training for Big Models. (LLM Training Frameworks)
- awesome-llm - BMTrain - 高效的大型模型训练框架。 (LLM训练框架 / LLM 评估工具)
- awesome-llm - BMTrain - 高效的大型模型训练框架。 (LLM训练框架 / LLM 评估工具)
- StarryDivineSky - OpenBMB/BMTrain
- Awesome-LLM - BMTrain - Efficient Training for Big Models. (LLM Training Frameworks)
README
## 最新动态
- 2022/06/14 **BMTrain** [0.1.7](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/releases/tag/0.1.7) 发布。支持了ZeRO-2优化!
- 2022/03/30 **BMTrain** [0.1.2](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/releases/tag/0.1.2) 发布。适配了[OpenPrompt](https://github.com/thunlp/OpenPrompt)和 [OpenDelta](https://github.com/thunlp/OpenDelta)工具包。
- 2022/03/16 **BMTrain** [0.1.1](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/releases/tag/0.1.1) 公开发布了第一个稳定版本，修复了 beta 版本中的一些问题。
- 2022/02/11 **BMTrain** [0.0.15](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/releases/tag/0.0.15) 公开发布了第一个 beta 版本。
## 总览
BMTrain 是一个高效的大模型训练工具包，可以用于训练数百亿参数的大模型。BMTrain 可以在分布式训练模型的同时，能够保持代码的简洁性。
## 文档
我们的[文档](https://bmtrain.readthedocs.io/en/latest/index.html)提供了关于工具包的更多信息。
## 安装
- 用 pip 安装（推荐）: ``pip install bmtrain``
- 从源代码安装: 下载工具包，然后运行 ``pip install .`` (setup.py的安装方式将会在未来被setuptools弃用)
安装 BMTrain 可能需要花费数分钟的时间，因为在安装时需要编译 c/cuda 源代码。
我们推荐直接在训练环境中编译 BMTrain，以避免不同环境带来的潜在问题。
## 使用说明
### 步骤 1: 启用 BMTrain
首先，你需要在代码开头初始化 BMTrain。正如在使用 PyTorch 的分布式训练模块需要在代码开头使用 **init_process_group** 一样，使用 BMTrain 需要在代码开头使用 **init_distributed**。
```python
import bmtrain as bmt
bmt.init_distributed(
seed=0,
zero_level=3, # 目前支持2和3
# ...
)
```
**注意：** 使用 BMTrain 时请不要使用 PyTorch 自带的 `distributed` 模块，包括 `torch.distributed.init_process_group` 以及相关通信函数。
### 步骤 2: 使用 ZeRO 优化
使用ZeRO优化需要对模型代码进行简单替换：
* `torch.nn.Module` -> `bmtrain.DistributedModule`
* `torch.nn.Parameter` -> `bmtrain.DistributedParameter`
并在 transformer 模块上使用 `bmtrain.CheckpointBlock`。
下面是一个例子：
**原始代码**
```python
import torch
class MyModule(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = torch.nn.Parameter(torch.empty(1024))
self.module_list = torch.nn.ModuleList([
SomeTransformerBlock(),
SomeTransformerBlock(),
SomeTransformerBlock()
])
def forward(self):
x = self.param
for module in self.module_list:
x = module(x, 1, 2, 3)
return x
```
**替换后代码**
```python
import torch
import bmtrain as bmt
class MyModule(bmt.DistributedModule): # 修改这里
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = bmt.DistributedParameter(torch.empty(1024)) # 修改这里
self.module_list = torch.nn.ModuleList([
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()), # 修改这里
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()), # 修改这里
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()) # 修改这里
])
def forward(self):
x = self.param
for module in self.module_list:
x = module(x, 1, 2, 3)
return x
```
### 步骤 3: 通信优化
为了进一步缩短通信额外开销，将通信与运算时间重叠，可以使用 `TransformerBlockList` 来进一步优化。
在使用时需要对代码进行简单替换：
* `torch.nn.ModuleList` -> `bmtrain.TransformerBlockList`
* `for module in self.module_list: x = module(x, ...)` -> `x = self.module_list(x, ...)`
**原始代码**
```python
import torch
import bmtrain as bmt
class MyModule(bmt.DistributedModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = bmt.DistributedParameter(torch.empty(1024))
self.module_list = torch.nn.ModuleList([
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()),
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()),
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock())
])
def forward(self):
x = self.param
for module in self.module_list:
x = module(x, 1, 2, 3)
return x
```
**替换后代码**
```python
import torch
import bmtrain as bmt
class MyModule(bmt.DistributedModule):
def __init__(self):
super().__init__()
self.param = bmt.DistributedParameter(torch.empty(1024))
self.module_list = bmt.TransformerBlockList([ # 修改这里
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()),
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock()),
bmt.CheckpointBlock(SomeTransformerBlock())
])
def forward(self):
x = self.param
x = self.module_list(x, 1, 2, 3) # 修改这里
return x
```
### 步骤 4: 运行分布式训练代码
BMTrain 使用 PyTorch 原生的分布式训练启动器，你可以根据 PyTorch 版本选择下列命令中的一个。
* `${MASTER_ADDR}` 为主节点的 IP 地址
* `${MASTER_PORT}` 为主节点的端口
* `${NNODES}` 为节点数量
* `${GPU_PER_NODE}` 为每个节点的 GPU 数量
* `${NODE_RANK}` 为本节点的 rank
#### torch.distributed.launch
```shell
$ python3 -m torch.distributed.launch --master_addr ${MASTER_ADDR} --master_port ${MASTER_PORT} --nproc_per_node ${GPU_PER_NODE} --nnodes ${NNODES} --node_rank ${NODE_RANK} train.py
```
#### torchrun
```shell
$ torchrun --nnodes=${NNODES} --nproc_per_node=${GPU_PER_NODE} --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} train.py
```
更多信息请参考 PyTorch [官方文档](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html#launch-utility)。
## 样例
我们提供了一个使用 BMTrain 训练 GPT-2 的[样例](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/tree/main/example)。
代码主要包含以下几个部分。
### 第 1 部分: 模型定义
```
├── layers
│ ├── attention.py
│ ├── embedding.py
│ ├── feedforward.py
│ ├── __init__.py
│ ├── layernorm.py
│ └── linear.py
└── models
├── gpt.py
└── __init__.py
```
上面是代码的目录结构。
我们定义了 GPT-2 需要的所有模型层，并使用 BMTrain 的 `DistributedModule` 和 `DistributedParameter` 来启用 ZeRO 优化。
### 第 2 部分: 初始化 BMTrain
```python
bmtrain.init_distributed(seed=0)
model = GPT(
num_layers=8,
vocab_size=10240,
dim_model=2560,
dim_head=80,
num_heads=32,
dim_ff=8192,
max_distance=1024,
bias=True,
dtype=torch.half
)
bmtrain.init_parameters(model) # 或者使用`bmtrain.load`加载checkpoint
# ... 其他初始化（例如数据集） ...
```
`bmtrain.init_distributed(seed=0)` 用于初始化分布式训练环境，并设置随机数种子便于复现。
`bmtrain.init_parameters(model)` 用于初始化模型的分布式参数。
### 第 3 部分: 初始化优化器和学习率调整策略
```python
loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)
optimizer = bmtrain.optim.AdamOffloadOptimizer(model.parameters(), weight_decay=1e-2)
lr_scheduler = bmtrain.lr_scheduler.Noam(optimizer, start_lr=1e-3, warmup_iter=40, end_iter=1000, num_iter=0)
```
BMTrain 支持**所有** PyTorch 原生的优化器和损失函数，同时你也可以使用 BMTrain 提供的融合（fused）优化器用于混合精度训练。
此外，在 `bmtrain.lr_scheduler` 中 BMTrain 也提供了常见的学习率调整策略。
### 第 4 部分: 训练
```python
# 新建优化器管理器实例
optim_manager = bmtrain.optim.OptimManager(loss_scale=1024)
# 将所有的 optimzer 及(可选)其对应的 lr_scheduler 收入优化器管理器管理。
optim_manager.add_optimizer(optimizer, lr_scheduler)
# 可以再次调用 add_optimizer 加入其他优化器
for iteration in range(1000):
# ... 为每个rank加载数据 ...
# 前向传播并计算梯度
pos = torch.arange(enc_input.size(1)).long().cuda().repeat(enc_input.size(0), 1)
logits = model(
enc_input,
pos,
pos < enc_length[:, None]
)
batch, seq_len, vocab_out_size = logits.size()
loss = loss_func(logits.view(batch * seq_len, vocab_out_size), targets.view(batch * seq_len))
global_loss = bmtrain.sum_loss(loss).item() # 聚合所有rank上的损失, 仅用于输出训练日志
# 梯度清零
optim_manager.zero_grad() # 为每个 optimizer 调用 zero_grad
# 损失缩放和反向传播
optim_manager.backward(loss)
# 梯度裁剪
grad_norm = optim_manager.clip_grad_norm(optimizer.param_groups, max_norm=1.0)
# 更新参数
optim_manager.step()
# ... 保存checkpoint、打印日志 ...
```
这部分代码略有些长，但写起来就像常见的训练代码一样，你不需要为分布式训练调整太多的代码。
你可以根据代码中的注释来了解各部分代码的作用。
唯一需要说明的是 `optim_manager`。在使用 BMTrain 后，优化器的部分相关操作需要有一些细节上的调整。我们在 `optim_manager` 帮你实现了这些细节, 你只需要通过 `add_optimizer` 将优化器和学习率调整策略收入 `optim_manager` 管理，并由 `optim_manger` 代为执行 `zero_grad()`, `backward()`, `clip_grad_norm()` 和 `step()` 等操作。
如果你没有使用混合精度训练，你可以不用损失缩放，只需要将 `OptimManger(loss_scale=None)` 构造函数中 `loss_scale` 置为 None 即可, 这也是 `OptimManager` 的默认构造参数。
如果你使用了混合精度训练，**损失缩放**是混合精度训练中的一项常用技术，我们在 `optim_manager.backward(loss)` 帮你对 `loss` 进行了放缩，用于避免梯度下溢。只需要将 `OptimManger` 构造函数中 `loss_scale` 置为一个浮点数即可。 `loss_scale` 会在训练过程中根据梯度进行自适应的调整。
## 性能
我们训练了一个有130亿参数的 GPT-2 模型，使用了4台服务器，每台服务器有8张V100显卡。我们测试了训练过程中每个GPU的吞吐量（每个GPU每秒处理的样本数），结果见下表。
模型结构：
* 40层
* 128个注意力头
* 5120的隐藏层维数
* 512的序列长度
| batch size | 8 | 16 | 24 | 32 |
|-------------|-------|-------|:------|:------|
| BMTrain | 24.15 | 26.94 | 29.42 | 28.28 |
| ZeRO3(mp=1) | 14.88 | 21.69 | 24.38 | - |
| ZeRO3(mp=4) | 15.51 | - | - | - |
| ZeRO3(mp=8) | 15.51 | - | - | - |
| ZeRO2(mp=1) | - | - | - | - |
| ZeRO2(mp=4) | 22.85 | - | - | - |
| ZeRO2(mp=8) | 21.33 | - | - | - |
**ZeROa(mp=b)** 表示 DeepSpeed + Megatron ZeRO stage a 和 model parallelism = b。
表格中的 **-** 表示超出显存。
## 模型支持
我们已经将大多数常见的 NLP 模型移植到了 BMTrain 中。你可以在 [ModelCenter](https://github.com/OpenBMB/ModelCenter) 项目中找到支持模型的列表。
## 开源社区
欢迎贡献者参照我们的[贡献指南](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/blob/master/CONTRIBUTING.md)贡献相关代码。
您也可以在其他平台与我们沟通交流：
- QQ群: 735930538
- 官方网站: https://www.openbmb.org
- 微博: http://weibo.cn/OpenBMB
- Twitter: https://twitter.com/OpenBMB
## 开源许可
该工具包使用[Apache 2.0](https://github.com/OpenBMB/BMTrain/blob/main/LICENSE)开源许可证。
## 其他说明
`BMTrain` 工具包对 PyTorch 进行了底层修改，如果你的程序输出了意料之外的结果，可以在 issue 中提交相关信息。
BMTrain
