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Unverified Commit 66f39260 authored by Hongxin Liu's avatar Hongxin Liu Committed by GitHub
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docs/source/en/features/mixed_precision_training_with_booster.md
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# Auto Mixed Precision Training (Latest) # Auto Mixed Precision Training
Author: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan) Author: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan)
**Prerequisite** **Prerequisite**
- [Define Your Configuration](../basics/define_your_config.md)
- [Training Booster](../basics/booster_api.md) - [Training Booster](../basics/booster_api.md)
**Related Paper** **Related Paper**
...@@ -61,7 +60,7 @@ However, there are other operations, like reductions, which require the dynamic ...@@ -61,7 +60,7 @@ However, there are other operations, like reductions, which require the dynamic
## AMP in Colossal-AI ## AMP in Colossal-AI
We supported three AMP training methods and allowed the user to train with AMP with no code. If you want to train with amp, just assign `mixed_precision` with `fp16` when you instantiate the `Booster`. Now booster support torch amp, the other two(apex amp, naive amp) are still started by `colossalai.initialize`, if needed, please refer to [this](./mixed_precision_training.md). Next we will support `bf16`, `fp8`. We supported three AMP training methods and allowed the user to train with AMP with no code. If you want to train with amp, just assign `mixed_precision` with `fp16` when you instantiate the `Booster`. Next we will support `bf16`, `fp8`.
### Start with Booster ### Start with Booster
......
docs/source/en/features/zero_with_chunk.md
View file @ 66f39260
...@@ -204,7 +204,7 @@ def main(): ...@@ -204,7 +204,7 @@ def main():
torch.cuda.synchronize() torch.cuda.synchronize()
``` ```
> ⚠️ Note: If you want to use the Gemini module, please do not use the [Gradient Accumulation](../features/gradient_accumulation.md) we mentioned before。 > ⚠️ Note: If you want to use the Gemini module, please do not use the [Gradient Accumulation](../features/gradient_accumulation_with_booster.md) we mentioned before。
The complete example can be found on [Train GPT with Colossal-AI](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/examples/language/gpt). The complete example can be found on [Train GPT with Colossal-AI](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/examples/language/gpt).
<!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 zero_with_chunk.py --> <!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 zero_with_chunk.py -->
docs/source/zh-Hans/advanced_tutorials/add_your_parallel.md deleted 100644 → 0
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# 添加你自己的并行模式
作者: Shenggui Li, Yongbin Li
**前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [并行配置](../basics/configure_parallelization.md)
## 引言
为了使研究人员和工程师能够以更少的努力将我们的系统扩展到其他新颖的大规模分布式训练算法，我们已经将训练生命周期中的各种组件解耦。你可以通过简单地继承基类来实现你自己的并行模式。
主要组件有:
1. `ProcessGroupInitializer`
2. `GradientHandler`
3. `Schedule`
**目前这需要对源代码进行一些改动，因此我们建议你用`-e`标志从源代码安装。`-e`标志使得安装是可编辑的，因此，你的代码变化将反映在你的Python运行时中。我们将在这方面努力，以避免在未来的版本中改变源代码。**
## 进程组初始化器
并行通常由进程组来管理，参与相同并行算法的进程被置于同一进程组。对于不同的并行算法，需要创建不同的进程组。
Colossal-AI 为用户提供了一个全局 context，使他们能够轻松地管理进程组。如果你想添加新的进程组，你可以很容易地定义一个新的类并在你的配置文件中设置它。为了定义你自己的进程组创建方式，你可以按照下面的步骤来创建一个新的分布式初始化。
1. 在 `colossalai.legacy.context.parallel_mode.ParallelMode` 中添加你自己的并行模式。
```python
class ParallelMode(Enum):
GLOBAL = 'global'
DATA = 'data'
PIPELINE = 'pipe'
...
NEW_MODE = 'new_mode' # define your mode here
```
2. 创建一个 `ProcessGroupInitializer`。 你可以参考 `colossalai.context.dist_group_initializer` 中给出的例子，前六个参数是固定的。
`ParallelContext` 将为你传入这些参数。如果你需要设置其他参数，可以像下面的例子中的 `arg1, arg2` 一样，在后面添加它。
最后，通过添加装饰器 `@DIST_GROUP_INITIALIZER.register_module` 将你的初始化程序注册到注册表。
```python
# sample initializer class
@DIST_GROUP_INITIALIZER.register_module
class MyParallelInitializer(ProcessGroupInitializer):
def __init__(self,
rank: int,
world_size: int,
config: Config,
data_parallel_size: int,
pipeline_parallel_size: int,
tensor_parallel_size: int,
arg1,
arg2):
super().__init__(rank, world_size, config)
self.arg1 = arg1
self.arg2 = arg2
# ... your variable init
def init_parallel_groups(self):
# initialize your process groups
pass
```
然后，你可以将你的新初始化器插入到 `colossalai.constants.INITIALIZER_MAPPING` 当前的模式与初始化映射中。你可以修改该文件或动态插入新的键值对。
```python
colossalai.constants.INITIALIZER_MAPPING['new_mode'] = 'MyParallelInitializer'
```
3. 在你的配置文件中设置你的初始化器。你可以传入你的自定义参数。这允许
`ParallelContext` 创建你的初始化器并初始化你期望的进程组。
```python
parallel = dict(
pipeline=dict(size=1),
tensor=dict(size=x, mode='new_mode') # this is where you enable your new parallel mode
)
```
## 梯度 Handler
梯度 handler 是对参数的梯度执行 all-reduce 操作的对象。由于不同的 all-reduce 策略或许在不同的并行中被执行，用户可以继承
`colossalai.legacy.engine.gradient_handler.BaseGradientHandler` 来实现其策略。目前，Colossal-AI 使用普通的数据并行梯度 handler 在数据并行的 rank 间 all-reduce 梯度。
如果数据并行被检测到，梯度 handler 会被自动添加进 engine。
你可以添加你自己的梯度 handler，如下所示：
```python
from colossalai.legacy.registry import GRADIENT_HANDLER
from colossalai.legacy.engine import BaseGradientHandler
@GRADIENT_HANDLER.register_module
class YourGradientHandler(BaseGradientHandler):
def handle_gradient(self):
do_something()
```
之后，你可以在配置文件中指定你要使用的梯度 handler。
```python
gradient_handlers = [
dict(type='YourGradientHandler'),
]
```
## Schedule
Schedule 包含了如何执行前向和后向计算。目前， Colossal-AI 提供了流水和非流水的 schedule。
如果你想修改前向和后向计算的执行方式，你可以继承 `colossalai.legacy.engine.schedule.BaseSchedule` 并实现 `forward_back_step` 函数。
<!-- doc-test-command: echo -->
docs/source/zh-Hans/advanced_tutorials/define_your_own_parallel_model.md deleted 100644 → 0
View file @ df66741f
# 定义你自己的并行模型
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
> ⚠️ 我们正在编写此文档以使其更加详细。 我们将介绍不同并行的机制以及如何使用它们来编写模型。
假设您有一个具有数十亿参数的巨大 MLP 模型，其极大的隐藏层大小使其无法直接被单个 GPU 容纳。别担心，Colossal-AI 可以帮你解决这个问题。
在 Colossal-AI 的帮助下，您可以用所熟悉的为单个 GPU 编写模型的方式编写大模型，而 Colossal-AI 会自动拆分您的模型权重，并将它们完美地分配到一组 GPU 中。我们给出一个简单的示例，展示如何在 Colossal-AI 中编写简单的 2D 并行模型。
## 写一个简单的2D并行模型
```python
from colossalai.nn import Linear2D
import torch.nn as nn
class MLP_2D(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear_1 = Linear2D(in_features=1024, out_features=16384)
self.linear_2 = Linear2D(in_features=16384, out_features=1024)
def forward(self, x):
x = self.linear_1(x)
x = self.linear_2(x)
return x
```
## 使用预定义的模型
为了方便您的使用，我们在 Colossal-AI 的 Model Zoo 中提供一些流行的模型，如*BERT*, *ViT*, *MoE* 和 *GPT*，请自由地将它们定制为不同的尺寸，以满足您的特殊需求。
docs/source/zh-Hans/advanced_tutorials/parallelize_your_training_like_Megatron.md deleted 100644 → 0
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# 使用ColoTensor让串行程序像Megatron-LM一样并行
Author: [Haichen Huang](https://github.com/1SAA) and [Jiarui Fang](https://github.com/feifeibear)
**Prerequisite:**
- [ColoTensor Concepts](../basics/colotensor_concept.md)
## 介绍
在新版本中，我们引入了ColoTensor。ColoTensor为用户使用并行训练提供了极大的便利，使得用户可以在原本的串行代码上，通过较小的修改将训练改为并行。在本教程中，我们将说明如何修改训练模型以自动使代码采取像 Megatron-LM 一样的方式并行训练。我们以 HuggingFace 提供的 GPT-2 模型为例，并提供一种方式让你可以在单个GPU上预训练GPT-2模型。
Megatron-LM 提供了一个具有影响力的并行化范式，这个范式主要应用于Transformer大模型的训练。然而，为了大规模训练 Transformer 语言大模型，用户必须使用Megatron-LM提供的特殊模块来构建他们的模型。这给用户带来了一些困难的工作，例如从预先训练的模型中加载权重，或是构建自己的并行训练模型。为了减轻用户的麻烦，我们提供 ColoTensor 类，以完成自动启用张量模型并行。
## 定义模型和损失函数
首先，我们直接调用 HuggingFace 库中的 GPTModel 和 GPTLoss。
```python
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel
class GPTLMModel(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size=768, num_layers=12, num_attention_heads=12, max_seq_len=1024, vocab_size=50257, checkpoint=False):
super().__init__()
self.checkpoint = checkpoint
self.model = GPT2LMHeadModel(GPT2Config(n_embd=hidden_size, n_layer=num_layers,
n_head=num_attention_heads, n_positions=max_seq_len, n_ctx=max_seq_len, vocab_size=vocab_size))
if checkpoint:
self.model.gradient_checkpointing_enable()
def forward(self, input_ids, attention_mask):
# Only return lm_logits
return self.model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, use_cache=not self.checkpoint)[0]
class GPTLMLoss(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
def forward(self, logits, labels):
shift_logits = logits[..., :-1, :].contiguous()
shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
# Flatten the tokens
return self.loss_fn(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
```
## 对GPT-2的简短回顾
现在，我们回顾一下 GPT-2 模型的结构。每个 GPT-2 模型都可以表示为一个 DAG。如下图所示，每个圆圈代表一个算子，每个方块代表一个权重。每个箭头表示输入数据的流向，而箭头旁边的符号表示输入数据的形状。
然后，让我们深入了解一下这个 GPT-2 模型。它由三部分组成，分别是**嵌入模块**、**转换器层**和**分类头**。
嵌入模块包含两个权重，符号嵌入权重和位置嵌入权重。在嵌入模块的前向操作之后，原始输入数据的所有序列中的每个单词都会被嵌入到隐藏状态。
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/08/17/omfkIEN6ui5jcL3.png"/>
<figcaption>嵌入模块</figcaption>
</figure>
每个转换器层包含两个块。自注意操作在第一个块中调用，同时一个双层感知器位于第二个块中。
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/08/17/LAVzDlpRcj4dYeb.png"/>
<figcaption>转换器层</figcaption>
</figure>
最后，分类头只是一个不加偏差的线性模块，里面只有一个线性权重。
## 应用ColoTensor
两个步骤使您的串行代码采取 Megatron-LM 张量并行风格。
1. 在ColoInitContext的上下文中初始化模型。
2. 为每个参数设置 ColoTensorSpec。
### 使用 ColoInitContext 初始化
我们应该在 ColoInitContext 中构建模型。在该种上下文中，任何初始化的参数都将转换为 ColoParameter 并自动移动到相应的设备上。
```python
from colossalai.utils.model.colo_init_context import ColoInitContext
with ColoInitContext(device=torch.device('cpu')):
model = GPTLMModel()
```
### 为每个参数设置 ColoTensorSpec
模型创建完成后，我们通过ProcessGroup建立分布式环境。这里，我们将张量并行度指定为所有GPU的数量，即数据并行度为一。
```python
import torch.distributed as dist
from colossalai.tensor import ProcessGroup
pg = ProcessGroup(tp_degree=dist.get_world_size())
```
现在，我们需要一些辅助函数为下一步做准备。我们定义了两个函数来切分参数。Megatron-LM张量并行需要沿参数的第一维或最后一维切分参数张量。
```python
from colossalai.tensor import ShardSpec, ComputeSpec, ComputePattern, ColoParameter, ProcessGroup
def split_param_single_dim_tp1d(dim: int, param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
spec = (ShardSpec([dim], [pg.tp_world_size()]), ComputeSpec(ComputePattern.TP1D))
if param.process_group.tp_world_size() == 1:
param.set_process_group(pg)
param.set_tensor_spec(*spec)
def split_param_row_tp1d(param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
split_param_single_dim_tp1d(0, param, pg)
def split_param_col_tp1d(param: ColoParameter, pg: ProcessGroup):
split_param_single_dim_tp1d(-1, param, pg)
```
然后我们使模型采用张量并行。根据 Megatron 中使用的张量并行，应该沿着张量的最后一个维度进行切片，包括符号嵌入的权重，位置嵌入的权重，自注意力块中的所有线性权重和偏差，以及每个双层感知器中的第一个线性权重和偏差。且需要沿第一个维度切分双层感知器中的第二个线性权重。
```python
for mn, module in model.named_modules():
for pn, param in module.named_parameters(recurse=False):
# set process group for all parameters
param.set_process_group(pg)
if 'mlp.c_fc' in mn:
if 'weight' in pn or 'bias' in pn:
split_param_col_tp1d(param, pg) # column slice
# keep the shape of the output from c_fc
param.compute_spec.set_output_replicate(False)
elif 'mlp.c_proj' in mn:
if 'weight' in pn:
split_param_row_tp1d(param, pg) # row slice
elif 'wte' in mn or 'wpe' in mn:
split_param_col_tp1d(param, pg) # column slice
elif 'c_attn' in mn or 'c_proj' in mn:
split_param_col_tp1d(param, pg) # column slice
```
修改后的模型如下图所示。
嵌入模块:
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/08/17/Yu2xzXEabHV7pwe.png"/>
<figcaption>修改后的嵌入模块</figcaption>
</figure>
转换器层:
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/08/17/4HWsA2xz51IhPFO.png"/>
<figcaption>修改后的转换器层</figcaption>
</figure>
一旦用户指定了每个参数的在并行中的分布模式，ColoTensor 就能够推断出所有算子的计算模式，包括矩阵乘法、线性函数、torch.nn.functional 中的其他逐元素函数，以及其他的一些常用函数。这样，用户可以像往常一样训练他们的模型。
在我们最新示例中还定义了一个Gemini + ZeRO DDP 的模型从而减小开销，提升效率。这一部分的详细内容可以参考[ZeRO](../features/zero_with_chunk.md)，你可以将这两部分内容结合起来看从而理解我们整个训练流程：
```python
def gemini_zero_dpp(model: torch.nn.Module, pg: ProcessGroup, placement_policy: str = "auto"):
from colossalai.zero import GeminiDDP
model = GeminiDDP(model,
device=get_current_device(),
placement_policy=placement_policy,
pin_memory=True,
search_range_m=32)
return model
```
## 在单个GPU上预训练GPT-2
我们做的上述优化让我们可以在单GPU上训练GPT-2模型，只需要将`run.sh`中设置参数`GPUNUM`=1，再运行文件时就可以在单个GPU上完成模型的训练。
GPT-2 示例在[Train GPT with Colossal-AI](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/examples/language/gpt). 获得。
<!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 parallelize_your_training_like_Megatron.py -->
docs/source/zh-Hans/basics/colotensor_concept.md deleted 100644 → 0
View file @ df66741f
# ColoTensor Concepts
Author: [Jiarui Fang](https://github.com/feifeibear), [Hongxin Liu](https://github.com/ver217) and [Haichen Huang](https://github.com/1SAA)
> ⚠️ 此页面上的信息已经过时并将被废弃。
**Prerequisite:**
- [Colossal-AI Overview](../concepts/colossalai_overview.md)
- [Distributed Training](../concepts/distributed_training.md)
- [Paradigms of Parallelism](../concepts/paradigms_of_parallelism.md)
## Introduction
在ColossalAI 0.1.8 版本之后，[ColoTensor](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.html#colossalai.tensor.ColoTensor) 成为 ColossalAI 中张量的基本数据结构。 它是 torch.Tensor 的子类，可以当做 PyTorch Tensor使用。 此外，一些独特的功能使其能够表示一个payload分布在多个 GPU 设备上的Global Tensor，并提供一些列方式操作这个Global Tensor。 在 ColoTensor 的帮助下，用户可以以类似编写串行程序方式，编写的分布式 DNN 训练程序。
ColoTensor 包含额外的属性[ColoTensorSpec](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.tensor_spec.html#colossalai.tensor.tensor_spec.ColoTensorSpec)
来描述张量的payload分布和计算模式。
- ProcessGroup：如何将进程组织为通信组。
- Distributed Spec：张量如何在进程组之间分布。
- Compute Spec：计算过程中如何使用张量。
我们一一详述。
## ProcessGroup
[ProcessGroup](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.html#colossalai.tensor.ProcessGroup) 类的一个实例描述了如何在进程组中组织进程。进程组内的进程可以一起参与同一个集合通信，比如allgather, allreduce等。进程组组织方式被张量的并行策略支配。比如，如果用户定义了Tensor的张量并行（TP），数据并行（DP）方式，那么进程组的进程组织方式将被自动推导出来。 进程组设置可能因不同的张量而异。 因此，它使我们能够支持更复杂的混合并行。流水线并行(PP)定义不在ProcessGroup中描述，它需要另一套机制，我们将在未来补充ColoTensor应用于PP的相关内容。
目前，ColoTensor 的一个进程组由 tp_degree 和 dp_degree 两种配置定义。 在 DP+TP 混合并行的情况下，可以将设备视为 2D 网格。 我们将 TP 通信组放置在设备网格的前导低维上，然后将数据并行组放置在设备网格的高维上。 原因是张量并行比数据并行具有更大的通信开销。 相邻设备放置在一个 TP 进程组内，并且通常放置在同一个节点中。
考虑到8个进程配置为tp_degree=4，dp_degree=2，布局如下图。 进程组 tp0 包含 gpu 0,1,2,3。 进程 dp1 包含 gpu 1 和 5。
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://raw.githubusercontent.com/hpcaitech/public_assets/main/colossalai/img/ColoTensor_layout_demo.PNG"/>
<figcaption>Process Group using tp_degree=4, dp_degree=2</figcaption>
</figure>
## Distributed Spec
[Distributed Spec](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.distspec.html)描述了 ColoTensor 如何在 ProcessGroup 中分布。
张量在 DP 进程组之间的分布方式是自动导出的，不需要用户手动指定。 如果这个张量是一个模型参数，它会在 DP 进程组中被复制。 如果是activation张量，则沿tensor最高维度在DP进程组中进行平均分割。
因此，在使用 Distributed Spec 时，我们只需要描述张量在 TP 进程组之间的分布方式即可。 TP 进程组目前有两种分布式规范，即 [ShardSpec](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.distspec.html#colossalai.tensor.distspec.ShardSpec)和[ReplicaSpec](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.distspec.html#colossalai.tensor.distspec.ReplicaSpec)。 ShardSpec 需要指定分区的维度索引 dim 和分区个数 num_partitions。 目前，我们仅支持在单个dim上进行拆分。 TP进程组上不同的dist spec可以通过set_dist_spec()接口相互转换。这些转化操作可以被记录在PyTorch的自动求导机制中，并在反向传播时候触发对应的反向操作。
## Compute Spec
[ComputeSpec](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.compute_spec.html#colossalai.tensor.compute_spec.ComputeSpec)类描述Tensor如何参与计算。目前，我们将作为module parameter的ColoTensor设置正确的Compute Pattern。可以触发正取的计算模式。具体应用方式我们会在接下来的文档中展示。
## ColoParameter
[ColoParameter](https://colossalai.readthedocs.io/en/latest/colossalai/colossalai.tensor.colo_parameter.html#colossalai.tensor.colo_parameter.ColoParameter)是ColoTensor的子类。用来声明Parameter。他和ColoTensor关系和Torch.Tensor和torch.Parameter一致。后者可以让tensor出现在module的parameters()和name_parameters() 的返回值中。
## Example
让我们看一个例子。 使用 tp_degree=4, dp_degree=2 在 8 个 GPU 上初始化并Shard一个ColoTensor。 然后tensor被沿着 TP 进程组中的最后一个维度进行分片。 最后，我们沿着 TP 进程组中的第一个维度（dim 0）对其进行重新Shard。 我们鼓励用户运行代码并观察每个张量的形状。
```python
import torch
import torch.multiprocessing as mp
from colossalai.utils import print_rank_0
from functools import partial
import colossalai
from colossalai.tensor import ProcessGroup, ColoTensor, ColoTensorSpec, ShardSpec, ComputeSpec, ComputePattern
from colossalai.testing import spawn
import torch
def run_dist_tests(rank, world_size, port):
colossalai.launch(config={}, rank=rank, world_size=world_size, host='localhost', port=port, backend='nccl')
pg = ProcessGroup(tp_degree=2, dp_degree=2)
torch.manual_seed(0)
local_tensor = torch.randn(2, 3, 1).cuda()
print_rank_0(f"shape {local_tensor.shape}, {local_tensor.data}")
spec = ColoTensorSpec(pg, ShardSpec(dims=[-1], num_partitions=[pg.tp_world_size()]), ComputeSpec(ComputePattern.TP1D))
t1 = ColoTensor.from_torch_tensor(local_tensor, spec)
t1 = t1.to_replicate()
print_rank_0(f"shape {t1.shape}, {t1.data}")
spec2 = ShardSpec([0], [pg.tp_world_size()])
t1.set_dist_spec(spec2)
print_rank_0(f"shape {t1.shape}, {t1.data}")
def test_dist_cases(world_size):
spawn(run_dist_tests, world_size)
if __name__ == '__main__':
test_dist_cases(4)
```
:::caution
The ColoTensor is an experimental feature and may be updated.
:::
docs/source/zh-Hans/basics/configure_parallelization.md deleted 100644 → 0
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# 并行配置
作者: Shenggui Li, Siqi Mai
> ⚠️ 此页面上的信息已经过时并将被废弃。请在[Booster插件](../basics/booster_plugins.md)页面查阅更新。
**预备知识:**
- [分布式训练](../concepts/distributed_training.md)
- [并行技术](../concepts/paradigms_of_parallelism.md)
- [构建配置文件](./define_your_config.md)
## 简介
我们在 Colossal-AI 中支持多种并行技术。代码库中的混合并行是指您可以轻松地结合数据并行、流水线并行和张量并行（1D、2D、2.5D、3D）的优势共同来进行并行训练。
每种并行方式需要不同的网络拓扑结构，因此要初始化不同的进程组。您可以通过在配置文件中设置 `parallel` 来初始化相应的进程组。 `parallel` 的配置必须遵从以下格式。数据并行度的大小将被根据您对流水线并行和张量并行的输入自动推断。`colossalai.launch` 将根据您的配置自动初始化这些分布式进程组。
我们为您提供了一些配置的例子以供参考。
```python
# sampler format
parallel = dict(
pipeline=dict("size": int),
tensor=dict("size": int, "mode": '1d' or '2d' or '2.5d' or '3d', "kwargs": Any)
)
# this is ok
parallel = dict(
pipeline=dict(size=2),
tensor=dict(size=4, mode='2d')
)
# this is ok
parallel = dict(
pipeline=2,
tensor=dict(size=4, mode='2d')
)
# this is not ok
# as you need to specify the mode for tensor parallelism
parallel = dict(
pipeline=2,
tensor=4
)
# this is ok as well as tensor will be default to size 1
# and mode None
parallel = dict(
pipeline=2
)
# this is ok as well as pipeline will default to size 1
parallel = dict(
tensor=dict(size=4, mode='2d')
)
```
关键字 `size` 指的是并行维度的并行大小。 例如，流水线大小为2意味着有
将有2个流水线阶段。张量并行配置中的关键字 `mode` 意味着相应的张量并行技术
将被初始化，如1D、2D、2.5D、3D。
**您也可以选择不在您的配置中使用 "并行"，此时流水线和张量的并行度都将默认为大小1。**
**GPU的总数量必须等于` 数据并行大小 x 张量并行大小 x 流水线并行大小` 。**
## 数据并行
数据并行是最常见的分布式训练方式。它将数据分割成几个碎片分别在每个设备上进行训练。数据并行的配置会自动检测并为您设置。您不需要在您的配置中明确地设置它们。在Colossal-AI 中，有两种方法来处理数据并行的 all-reduce。
1. 如果您设置了梯度handler，梯度handler将会all-reduce梯度。
2. 若没有指定相应的配置，Colossal-AI 将会使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel。
在大多数情况下，若您对梯度没有复杂的处理的需求，您将会使用第二种模式。
## 1D, 2D, 2.5D 和 3D 并行
为了实现混合并行，我们提供了一系列张量并行方法。您可以阅读相应的学术论文进行深入的了解。这些并行模式需要和 Colossal-AI 提供的分布式层一同工作。
- 1D: [Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism](https://arxiv.org/abs/1909.08053)
- 2D: [An Efficient 2D Method for Training Super-Large Deep Learning Models](https://arxiv.org/abs/2104.05343)
2D 并行基于 SUMMA 矩阵乘法，它将输入数据、模型权重和层输出切分成两个不同的维度。 这些张量块分布在 `P = N^2` 设备的二维网格上，其中 `N` 是单一维度上张量块的数量。
- 2.5D: [2.5-dimensional distributed model training](https://arxiv.org/abs/2105.14500)
在 2.5D 矩阵乘法的启发下，2.5D 并行引入了一种新的张量并行，进一步将2D张量并行化。其中，`P = N^2 ∗ d` 个处理器被分配到 `d` 层， 每层独立进行矩阵乘法运算，维度为 `N`。
- 3D: [Maximizing Parallelism in Distributed Training for Huge Neural Networks](https://arxiv.org/abs/2105.14450)
我们还介绍了一种 3D 张量并行方法，在三维处理器立方体上并行化神经网络。这种方法在数量为 `P` 的处理器上实现了最佳的 `O(P^{1/3})` 通信开销，而计算和内存的使用都是通过优化的参数和激活的负载平衡来实现的。同时，通过优化参数和 activations 的负载平衡，计算和内存的使用都是均匀分布的。
```python
# 1D parallel
parallel = dict(
tensor=dict(size=4, mode='1d')
)
# 2D parallel
parallel = dict(
tensor=dict(size=4, mode='2d')
)
# 2.5D parallel
parallel = dict(
tensor=dict(size=8, mode='2.5d', depth=2)
)
# 3D parallel
parallel = dict(
tensor=dict(size=8, mode='3d')
)
```
当您在配置中指定了张量并行模式，您就可以使用其相应的分布式算子。例如，若您设置模式为 `2d`，那么在模型构建中就能使用 `colossalai.nn.Linear2D` 了。
## 流水线并行
流水线并行是将模型按层分成几个部分。例如，假设我们有一个简单的模型，它由两个线性层组成。我们有两个 GPU，我们可以将第一个线性层分配给第一个 GPU 而第二层则分配给第二个 GPU。
您可以在您的配置文件中设置流水线并行度的大小。当流水线并行度大于1，Colossal-AI 将会自动地创建流水线并行的 schedule，这将会为您定义好模型训练的 `forward` 和 `backward`。
```python
parallel = dict(
pipeline=dict(size=4), # number of pipeline stages
)
```
## 序列并行
针对处理大图片、视频、长文本、长时间医疗监控等数据的需要，Colossal-AI 还提供了序列并行的方法。该方法是在论文[Sequence Parallelism: Making 4D Parallelism Possible](https://arxiv.org/abs/2105.13120)中提出的。您可以指定模式为 `sequence` 来初始化进程组。
```python
parallel = dict(
tensor=dict(size=4, mode='sequence')
)
```
docs/source/zh-Hans/basics/define_your_config.md deleted 100644 → 0
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# 构建配置文件
作者: Guangyang Lu, Shenggui Li, Siqi Mai
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**预备知识:**
- [分布式训练](../concepts/distributed_training.md)
- [Colossal-AI 总览](../concepts/colossalai_overview.md)
## 简介
在 Colossal-AI 中，我们需要一个配置文件来指定系统在训练过程中要注入的特征。在本教程中，我们将向您介绍如何构建您的配置文件以及如何使用这个配置文件。使用配置文件有以下一些好处：
1. 您可以在不同的配置文件中存储您的特征配置和训练超参数。
2. 对于我们未来发布的新功能，您亦可以在配置中指定，而无需改变训练脚本的代码。
在本教程中，我们将向您介绍如何构建您的配置文件。
## 配置定义
在一个配置文件中，有两种类型的变量。一种是作为特征说明，另一种是作为超参数。所有与特征相关的变量都是保留关键字。例如，如果您想使用混合精度训练，需要在 config 文件中使用变量名`fp16`，并遵循预先定义的格式。
### 功能配置
Colossal-AI 提供了一系列的功能来加快训练速度。每个功能都是由配置文件中的相应字段定义的。在本教程中，我们不会给出所有功能的配置细节，而是提供一个如何指定一个功能的说明。**每个功能的细节可以在其各自的教程中找到。**
为了说明配置文件的使用，我们在这里使用混合精度训练作为例子。您需要遵循以下步骤。
1. 创建一个配置文件（例如 `config.py`，您可以指定任意的文件名）。
2. 在配置文件中定义混合精度的配置。例如，为了使用 PyTorch 提供的原始混合精度训练，您只需将下面这几行代码写入您的配置文件中。
```python
from colossalai.amp import AMP_TYPE
fp16 = dict(
mode=AMP_TYPE.TORCH
)
```
3. 当启动分布式环境时，向 Colossal-AI 指定您的配置文件的位置。比如下面的例子是配置文件在当前目录下。
```python
import colossalai
colossalai.launch(config='./config.py', ...)
```
这样，Colossal-AI 便知道您想使用什么功能，并会在 `colossalai.initialize` 期间注入您所需要的功能。
### 全局超参数
除了功能的配置，您还可以在配置文件中定义训练的超参数。当您想进行多个实验时，这将会变得非常方便。每个实验的细节都可以放在独立的配置文件中，以避免混乱。这些参数将被存储在全局并行环境中，可以在训练脚本中访问。
例如，您可以在配置文件中指定批量大小。
```python
BATCH_SIZE = 32
```
启动后，您能够通过全局并行上下文访问您的超参数。
```python
import colossalai
from colossalai.core import global_context as gpc
colossalai.launch(config='./config.py', ...)
# access your parameter
print(gpc.config.BATCH_SIZE)
```
docs/source/zh-Hans/basics/engine_trainer.md deleted 100644 → 0
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# 如何在训练中使用 Engine 和 Trainer
作者: Shenggui Li, Siqi Mai
> ⚠️ 此页面上的信息已经过时并将被废弃。请在[Booster API](../basics/booster_api.md)页面查阅更新。
**预备知识:**
- [初始化功能](./initialize_features.md)
## 简介
在本教程中，您将学习如何使用 Colossal-AI 中提供的 Engine 和 Trainer 来训练您的模型。在深入研究细节之前，我们想先解释一下 Engine 和 Trainer 的概念。
### Engine
Engine 本质上是一个模型、优化器和损失函数的封装类。当我们调用 `colossalai.initialize` 时，一个 Engine 对象将被返回，并且配备了在您的配置文件中指定的梯度剪裁、梯度累计和 ZeRO 优化器等功能。
Engine 将使用与 PyTorch 训练组件类似的 API，因此您只需对代码进行微小的修改即可。
下表展示了Engine的常用API。
| 组件 | 功能 | PyTorch | Colossal-AI |
| ------------------------------------- | --------------------------------------------- | ------------------------------- | -------------------------------------- |
| optimizer | 迭代前将所有梯度设置为零 | optimizer.zero_grad() | engine.zero_grad() |
| optimizer | 更新参数 | optimizer.step() | engine.step() |
| model | 进行一次前向计算 | outputs = model(inputs) | outputs = engine(inputs) |
| criterion | 计算loss值 | loss = criterion(output, label) | loss = engine.criterion(output, label) |
| criterion | 反向计算 | loss.backward() | engine.backward(loss) |
我们需要这样一个 Engine 类的原因是，我们可以添加更多的功能，同时将实现隐藏在
`colossalai.initialize` 函数中实现。
假如我们要添加一个新的功能，我们可以在 `colossalai.initialize` 函数中完成对于模型、优化器、数据加载器和损失函数的功能诠释。不管中间的过程有多复杂，最终我们呈现的以及用户需要使用的只有一个 Engine 类，这将十分便捷。
用户只需要在最小范围内修改他们的代码，将普通的 PyTorch APIs 调整为 Colossal-AI
Engine 的 API。通过这种方式，他们可以享受更多的功能来进行有效的训练。
以下是一个简单的例子：
```python
import colossalai
# build your model, optimizer, criterion, dataloaders
...
engine, train_dataloader, test_dataloader, _ = colossalai.initialize(model,
optimizer,
criterion,
train_dataloader,
test_dataloader)
for img, label in train_dataloader:
engine.zero_grad()
output = engine(img)
loss = engine.criterion(output, label)
engine.backward(loss)
engine.step()
```
### Trainer
Trainer 是一个更高级的封装器，用户可以用更少的代码行来执行训练。 由于 Trainer 的使用会更加简单，相较于 Engine，它会缺少一点灵活性。 Trainer 被设计为进行前向和反向计算来进行模型权重的更新。通过传递 Engine 对象，我们可以很容易地创建一个 Trainer。
Trainer 的参数 `schedule` 默认值是 `None` 。在大多数情况下，除非我们想使用流水线并行，否则我们把这个值设为 `None`。如果您想探索更多关于这个参数的内容，您可以前往流水线并行的相关教程。
```python
from colossalai.logging import get_dist_logger
from colossalai.legacy.trainer import Trainer, hooks
# build components and initialize with colossalai.initialize
...
# create a logger so that trainer can log on the console
logger = get_dist_logger()
# create a trainer object
trainer = Trainer(
engine=engine,
logger=logger
)
```
在 Trainer 中，用户可以定制一些 hooks，并将这些 hooks 附加到 Trainer 上。hook 将根据训练方案定期地执行生命周期函数。例如，基于用户是想在每次训练迭代后还是只在整个训练周期后更新学习率，
`LRSchedulerHook` 将会在 `after_train_iter` 或 `after_train_epoch` 阶段执行 `lr_scheduler.step()` 去为用户更新学习率。您可以将 hook 存储在一个列表中并将其传递给 `trainer.fit` 方法。`trainer.fit` 方法将根据您的参数执行训练和测试。如果 `display_process` 为 True，将在您的控制台显示一个进度条，以显示训练的过程。
```python
# define the hooks to attach to the trainer
hook_list = [
hooks.LossHook(),
hooks.LRSchedulerHook(lr_scheduler=lr_scheduler, by_epoch=True),
hooks.AccuracyHook(accuracy_func=Accuracy()),
hooks.LogMetricByEpochHook(logger),
]
# start training
trainer.fit(
train_dataloader=train_dataloader,
epochs=NUM_EPOCHS,
test_dataloader=test_dataloader,
test_interval=1,
hooks=hook_list,
display_progress=True
)
```
如果您想定制您的 hook 类，您可以继承 `hooks.BaseHook` 并重写您想要的生命周期方法。下面提供了一个例子来演示如何创建一个简单的关于日志信息的 hook，以供您参考。
```python
from colossalai.logging import get_dist_logger
from colossalai.legacy.trainer import hooks
class LogMessageHook(hooks.BaseHook):
def __init__(self, priority=10):
self._logger = get_dist_logger()
def before_train(self, trainer):
self._logger.info('training starts')
def after_train(self, trainer):
self._logger.info('training finished')
...
# then in your training script
hook_list.append(LogMessageHook())
```
在下面的章节中，您将会详细地了解到如何用 Engine 和 Trainer 来训练 ResNet 模型。
## ResNet
### 总览
在本节中，我们将介绍：
1. 使用一个 Engine 在 CIFAR10 数据集上训练 ResNet34 模型
2. 使用一个 Trainer 在 CIFAR10 数据集上训练 ResNet34 模型
项目结构如下：
```bash
-- config.py
-- run_resnet_cifar10_with_engine.py
-- run_resnet_cifar10_with_trainer.py
```
对于使用 Engine 或 Trainer，步骤 1-4 是通用的。 因此，步骤 1-4 + 步骤 5 将会是对应 `run_resnet_cifar10_with_engine.py` 而 步骤 1-4 + 步骤6 则对应 `run_resnet_cifar10_with_trainer.py`。
### 牛刀小试
#### 步骤 1. 创建配置文件
在你的项目文件夹中，创建一个 `config.py`。这个文件是用来指定一些您可能想用来训练您的模型的特征。下面是一个配置文件的例子。
```python
from colossalai.amp import AMP_TYPE
BATCH_SIZE = 128
NUM_EPOCHS = 200
fp16=dict(
mode=AMP_TYPE.TORCH
)
```
在这个配置文件中，我们指定要在每个 GPU 上使用批大小为128，并运行200个 epoch。这两个参数是在 `gpc.config` 中体现的。例如，您可以使用 `gpc.config.BATCH_SIZE` 来访问您存储在配置文件中的批大小值。而 `fp16` 配置则会告诉 `colossalai.initialize` 使用 PyTorch 提供的混合精度训练，以更好的速度和更低的内存消耗来训练模型。
#### 步骤 2. 初始化分布式环境
我们需要初始化分布式训练环境。这在 [启动 Colossal-AI](./launch_colossalai.md) 中有相应的教程。在当前的演示中，我们使用 `launch_from_torch` 和 PyTorch 启用工具。
```python
import colossalai
# ./config.py refers to the config file we just created in step 1
colossalai.launch_from_torch(config='./config.py')
```
#### 步骤 3. 创建所有的训练组件
这时，我们可以创建用于训练的所有组件，包括：
1. 模型
2. 优化器
3. 损失函数
4. 训练/测试数据加载器
5. 学习率调度器
6. 日志记录器
为了构建这些组件，您需要导入以下模块。
```python
from pathlib import Path
from colossalai.logging import get_dist_logger
import torch
import os
from colossalai.core import global_context as gpc
from colossalai.utils import get_dataloader
from torchvision import transforms
from colossalai.nn.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.models import resnet34
```
然后按照通常在PyTorch脚本中构建组件的方式来构建组件。在下面的脚本中，我们将CIFAR10数据集的根路径设置为环境变量 `DATA`。您可以把它改为您想要的任何路径，例如，您可以把 `root=Path(os.environ['DATA'])` 改为 `root='./data'` ，这样就不需要设置环境变量。
```python
# build logger
logger = get_dist_logger()
# build resnet
model = resnet34(num_classes=10)
# build datasets
train_dataset = CIFAR10(
root='./data',
download=True,
transform=transforms.Compose(
[
transforms.RandomCrop(size=32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.4914, 0.4822, 0.4465], std=[
0.2023, 0.1994, 0.2010]),
]
)
)
test_dataset = CIFAR10(
root='./data',
train=False,
transform=transforms.Compose(
[
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.4914, 0.4822, 0.4465], std=[
0.2023, 0.1994, 0.2010]),
]
)
)
# build dataloaders
train_dataloader = get_dataloader(dataset=train_dataset,
shuffle=True,
batch_size=gpc.config.BATCH_SIZE,
num_workers=1,
pin_memory=True,
)
test_dataloader = get_dataloader(dataset=test_dataset,
add_sampler=False,
batch_size=gpc.config.BATCH_SIZE,
num_workers=1,
pin_memory=True,
)
# build criterion
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# optimizer
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
# lr_scheduler
lr_scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, total_steps=gpc.config.NUM_EPOCHS)
```
#### 步骤 4. 用 Colossal-AI 进行初始化
接下来，重要的一步是通过调用 `colossalai.initialize` 获得 Engine。正如 `config.py` 中所述，我们将使用混合精度训练来训练 ResNet34 模型。`colossalai.initialize` 将自动检查您的配置文件，并将相关特征分配给您的训练组件。这样一来，我们的 Engine 已经能够进行混合精度训练，而您不需要进行额外的处理。
```python
engine, train_dataloader, test_dataloader, _ = colossalai.initialize(model,
optimizer,
criterion,
train_dataloader,
test_dataloader,
)
```
#### 步骤 5. 用 Engine 进行训练
当所有的训练组件都准备好后，我们就可以像使用 PyTorch 一样训练 ResNet34 了。
```python
for epoch in range(gpc.config.NUM_EPOCHS):
# execute a training iteration
engine.train()
for img, label in train_dataloader:
img = img.cuda()
label = label.cuda()
# set gradients to zero
engine.zero_grad()
# run forward pass
output = engine(img)
# compute loss value and run backward pass
train_loss = engine.criterion(output, label)
engine.backward(train_loss)
# update parameters
engine.step()
# update learning rate
lr_scheduler.step()
# execute a testing iteration
engine.eval()
correct = 0
total = 0
for img, label in test_dataloader:
img = img.cuda()
label = label.cuda()
# run prediction without back-propagation
with torch.no_grad():
output = engine(img)
test_loss = engine.criterion(output, label)
# compute the number of correct prediction
pred = torch.argmax(output, dim=-1)
correct += torch.sum(pred == label)
total += img.size(0)
logger.info(
f"Epoch {epoch} - train loss: {train_loss:.5}, test loss: {test_loss:.5}, acc: {correct / total:.5}, lr: {lr_scheduler.get_last_lr()[0]:.5g}", ranks=[0])
```
#### 步骤 6. 用 Trainer 进行训练
如果您想用 Trainer 进行训练，您可以参考下面的代码进行您的实验。
```python
from colossalai.legacy.nn.metric import Accuracy
from colossalai.legacy.trainer import Trainer, hooks
# create a trainer object
trainer = Trainer(
engine=engine,
logger=logger
)
# define the hooks to attach to the trainer
hook_list = [
hooks.LossHook(),
hooks.LRSchedulerHook(lr_scheduler=lr_scheduler, by_epoch=True),
hooks.AccuracyHook(accuracy_func=Accuracy()),
hooks.LogMetricByEpochHook(logger),
hooks.LogMemoryByEpochHook(logger)
]
# start training
# run testing every 1 epoch
trainer.fit(
train_dataloader=train_dataloader,
epochs=gpc.config.NUM_EPOCHS,
test_dataloader=test_dataloader,
test_interval=1,
hooks=hook_list,
display_progress=True
)
```
#### 步骤 7. 开始分布式训练
最后，我们可以使用 PyTorch 提供的分布式启动器来调用脚本，因为我们在步骤2中使用了 `launch_from_torch`。您需要把`<num_gpus>` 替换成您机器上可用的GPU数量。如果您只想使用一个 GPU，您可以把这个数字设为1。如果您想使用其他的启动器，请您参考如何启动 Colossal-AI 的教程。
```bash
# with engine
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <num_gpus> --master_addr localhost --master_port 29500 run_resnet_cifar10_with_engine.py
# with trainer
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node <num_gpus> --master_addr localhost --master_port 29500 run_resnet_cifar10_with_trainer.py
```
<!-- doc-test-command: echo -->
docs/source/zh-Hans/basics/initialize_features.md deleted 100644 → 0
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# 初始化功能
作者: Shenggui Li, Siqi Mai
> ⚠️ 此页面上的信息已经过时并将被废弃。请在[Booster API](../basics/booster_api.md)页面查阅更新。
**预备知识:**
- [分布式训练](../concepts/distributed_training.md)
- [Colossal-AI 总览](../concepts/colossalai_overview.md)
## 简介
在本教程中，我们将介绍 `colossalai.initialize` 的使用。 它包含了如何将特征(例如，模型、优化器、数据加载器）无缝注入您的训练组件中。 调用 `colossalai.initialize` 是您进入训练循环前的基本操作。
在下面一节中，我们将介绍 `colossalai.initialize` 是如何工作的以及使用中我们要注意的细节。
## 使用
在一个典型的工作流程中，我们将在训练脚本的开始启动分布式环境。
之后，我们将实例化我们的对象，如模型、优化器、损失函数、数据加载器等。此时，我们可以使用 `colossalai.initialize` 便捷地为这些对象注入特征。
具体细节请看以下的伪代码例子。
```python
import colossalai
import torch
...
# launch distributed environment
colossalai.launch(config='./config.py', ...)
# create your objects
model = MyModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
train_dataloader = MyTrainDataloader()
test_dataloader = MyTrainDataloader()
# initialize features
engine, train_dataloader, test_dataloader, _ = colossalai.initialize(model,
optimizer,
criterion,
train_dataloader,
test_dataloader)
```
`colossalai.initialize` 将返回一个 `Engine` 对象。 该对象把模型、优化器和损失函数封装起来。 **`Engine` 对象会以配置文件中指定的特征运行。**
关于 `Engine` 的更多使用细节可以在 [在训练中使用Engine和Trainer](./engine_trainer.md) 中获取。
docs/source/zh-Hans/basics/model_checkpoint.md deleted 100644 → 0
View file @ df66741f
# 模型Checkpoint
作者 : Guangyang Lu
> ⚠️ 此页面上的信息已经过时并将被废弃。请在[Booster Checkpoint](../basics/booster_checkpoint.md)页面查阅更新。
**预备知识:**
- [Launch Colossal-AI](./launch_colossalai.md)
- [Initialize Colossal-AI](./initialize_features.md)
**示例代码:**
- [ColossalAI-Examples Model Checkpoint](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/utils/checkpoint)
**函数是经验函数.**
## 简介
本教程将介绍如何保存和加载模型Checkpoint。
为了充分利用Colossal-AI的强大并行策略，我们需要修改模型和张量，可以直接使用 `torch.save` 或者 `torch.load` 保存或加载模型Checkpoint。在Colossal-AI中，我们提供了应用程序接口实现上述同样的效果。
但是，在加载时，你不需要使用与存储相同的保存策略。
## 使用方法
### 保存
有两种方法可以使用Colossal-AI训练模型，即使用engine或使用trainer。
**注意我们只保存 `state_dict`.** 因此，在加载Checkpoint时，需要首先定义模型。
#### 同 engine 保存
```python
from colossalai.utils import save_checkpoint
model = ...
engine, _, _, _ = colossalai.initialize(model=model, ...)
for epoch in range(num_epochs):
... # do some training
save_checkpoint('xxx.pt', epoch, model)
```
#### 用 trainer 保存
```python
from colossalai.legacy.trainer import Trainer, hooks
model = ...
engine, _, _, _ = colossalai.initialize(model=model, ...)
trainer = Trainer(engine, ...)
hook_list = [
hooks.SaveCheckpointHook(1, 'xxx.pt', model)
...]
trainer.fit(...
hook=hook_list)
```
### 加载
```python
from colossalai.utils import load_checkpoint
model = ...
load_checkpoint('xxx.pt', model)
... # train or test
```
<!-- doc-test-command: echo -->
docs/source/zh-Hans/features/1D_tensor_parallel.md
View file @ 66f39260
...@@ -2,11 +2,8 @@ ...@@ -2,11 +2,8 @@
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li 作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
**前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [并行配置](../basics/configure_parallelization.md)
**示例代码**xw **示例代码**
- [Tensor Parallelism with Shardformer](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/colossalai/shardformer/examples) - [Tensor Parallelism with Shardformer](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI/tree/main/colossalai/shardformer/examples)
**相关论文** **相关论文**
......
docs/source/zh-Hans/features/2D_tensor_parallel.md
View file @ 66f39260
...@@ -3,8 +3,6 @@ ...@@ -3,8 +3,6 @@
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li 作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
**前置教程** **前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [并行配置](../basics/configure_parallelization.md)
- [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md) - [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md)
**示例代码** **示例代码**
......
docs/source/zh-Hans/features/2p5D_tensor_parallel.md
View file @ 66f39260
...@@ -3,8 +3,6 @@ ...@@ -3,8 +3,6 @@
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li 作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
**前置教程** **前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [并行配置](../basics/configure_parallelization.md)
- [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md) - [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md)
- [2D 张量并行](./2D_tensor_parallel.md) - [2D 张量并行](./2D_tensor_parallel.md)
......
docs/source/zh-Hans/features/3D_tensor_parallel.md
View file @ 66f39260
...@@ -3,8 +3,6 @@ ...@@ -3,8 +3,6 @@
作者: Zhengda Bian, Yongbin Li 作者: Zhengda Bian, Yongbin Li
**前置教程** **前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [并行配置](../basics/configure_parallelization.md)
- [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md) - [1D 张量并行](./1D_tensor_parallel.md)
- [2D 张量并行](./2D_tensor_parallel.md) - [2D 张量并行](./2D_tensor_parallel.md)
......
docs/source/zh-Hans/features/gradient_accumulation.md deleted 100644 → 0
View file @ df66741f
# 梯度累积 (旧版本)
作者: Shenggui Li, Yongbin Li
**前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [在训练中使用Engine和Trainer](../basics/engine_trainer.md)
**示例代码**
- [ColossalAI-Examples Gradient Accumulation](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_accumulation)
## 引言
梯度累积是一种常见的增大训练 batch size 的方式。 在训练大模型时，内存经常会成为瓶颈，并且 batch size 通常会很小（如2），这导致收敛性无法保证。梯度累积将多次迭代的梯度累加，并仅在达到预设迭代次数时更新参数。
## 使用
在 Colossal-AI 中使用梯度累积非常简单，仅需将下列配置添加进 config 文件。其中，整数值代表期望梯度累积的次数。
```python
gradient_accumulation = <int>
```
## 实例
我们提供了一个 [运行实例](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_accumulation)
来展现梯度累积。在这个例子中，梯度累积次数被设置为4，你可以通过一下命令启动脚本
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_addr localhost --master_port 29500 run_resnet_cifar10_with_engine.py
```
你将会看到类似下方的文本输出。这展现了梯度虽然在前3个迭代中被计算，但直到最后一次迭代，参数才被更新。
```text
iteration 0, first 10 elements of param: tensor([-0.0208, 0.0189, 0.0234, 0.0047, 0.0116, -0.0283, 0.0071, -0.0359, -0.0267, -0.0006], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
iteration 1, first 10 elements of param: tensor([-0.0208, 0.0189, 0.0234, 0.0047, 0.0116, -0.0283, 0.0071, -0.0359, -0.0267, -0.0006], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
iteration 2, first 10 elements of param: tensor([-0.0208, 0.0189, 0.0234, 0.0047, 0.0116, -0.0283, 0.0071, -0.0359, -0.0267, -0.0006], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
iteration 3, first 10 elements of param: tensor([-0.0141, 0.0464, 0.0507, 0.0321, 0.0356, -0.0150, 0.0172, -0.0118, 0.0222, 0.0473], device='cuda:0', grad_fn=<SliceBackward0>)
```
<!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 gradient_accumulation.py -->
docs/source/zh-Hans/features/gradient_accumulation_with_booster.md
View file @ 66f39260
# 梯度累积 (新版本) # 梯度累积
作者: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan) 作者: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan)
**前置教程** **前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [训练中使用Booster](../basics/booster_api.md) - [训练中使用Booster](../basics/booster_api.md)
## 引言 ## 引言
......
docs/source/zh-Hans/features/gradient_clipping.md deleted 100644 → 0
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# 梯度裁剪（旧版本）
作者: Boxiang Wang, Haichen Huang, Yongbin Li
**前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [在训练中使用Engine和Trainer](../basics/engine_trainer.md)
**示例代码**
- [ColossalAI-Examples Gradient Clipping](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_clipping)
**相关论文**
- [On the difficulty of training Recurrent Neural Networks](https://arxiv.org/abs/1211.5063)
## 引言
为了加快训练过程和寻求全局最优以获得更好的性能，越来越多的学习率调度器被提出。人们通过控制学习率来调整训练中的下降速度。这使得梯度向量在每一步都能更好地统一。在这种情况下，下降速度可以按预期被控制。
因此，梯度裁剪，一种可以将梯度向量归一化，以将其限制在统一长度的技术，对于那些希望模型性能更好的人来说是不可或缺的。
在使用 Colossal-AI 时，你不必担心实现梯度剪裁，我们以一种有效而方便的方式支持梯度剪裁。你所需要的只是在你的配置文件中增加一个命令。
## 为什么应该使用 Colossal-AI 中的梯度裁剪
我们不建议用户自己编写梯度剪裁，因为朴素的梯度剪裁在应用张量并行、流水线并行、MoE 等功能时可能会失败。
根据下图，每个 GPU 只拥有线性层中权重的一部分参数。为了得到线性层权重的梯度向量的正确范数，每个 GPU 中的每个梯度向量的范数应该相加。更复杂的是，偏置的分布不同于权重的分布。通信组在求和运算中有所不同。
(注: 这种情况是旧版本的 2D 并行，在代码中的实现是不一样的。但这是一个很好的例子，能够说明在梯度剪裁中统一所有通信的困难。)
<figure style={{textAlign: "center"}}>
<img src="https://s2.loli.net/2022/01/28/KXiJPHt3Dum82cA.png"/>
<figcaption>参数分布</figcaption>
</figure>
不用担心它，因为 Colossal-AI 已经为你处理好。
### 使用
要使用梯度裁剪，只需在配置文件中添加梯度裁剪范数即可。
```python
clip_grad_norm = 1.0
```
### 实例
我们提供了一个展现梯度裁剪的[运行实例](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_clipping)
。在本例中，我们将梯度裁剪范数设置为1.0，你可以使用以下命令运行脚本：
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 1 --master_addr localhost --master_port 29500 train_with_engine.py
```
<!-- doc-test-command: torchrun --standalone --nproc_per_node=1 gradient_clipping.py -->
docs/source/zh-Hans/features/gradient_clipping_with_booster.md
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# 梯度裁剪 (新版本) # 梯度裁剪
作者: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan) 作者: [Mingyan Jiang](https://github.com/jiangmingyan)
**前置教程** **前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [booster使用](../basics/booster_api.md) - [booster使用](../basics/booster_api.md)
**相关论文** **相关论文**
......
docs/source/zh-Hans/features/gradient_handler.md deleted 100644 → 0
View file @ df66741f
# 梯度 Handler
作者: Shenggui Li, Yongbin Li
**前置教程**
- [定义配置文件](../basics/define_your_config.md)
- [在训练中使用Engine和Trainer](../basics/engine_trainer.md)
**示例代码**
- [ColossalAI-Examples Gradient Handler](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_handler)
## 引言
在分布式训练中，每次迭代结束时都需要梯度同步。这很重要，因为我们需要确保在不同的机器中使用相同的梯度更新参数，以便生成的参数都一样。这通常在数据并行中看到，因为在数据并行中的模型是直接复制的。
在 Colossal-AI 中，我们为用户提供了一个接口来定制他们想要如何处理同步。这为实现新的并行方法等情况带来了灵活性。
当梯度 Handler 被使用时, PyTorch 的 `DistributedDataParallel` 将不再被使用，因为它会自动同步梯度.
## 定制你的梯度 Handler
要实现定制的梯度Handler，需要遵循以下步骤。
1. 继承Colossal-AI中的 `BaseGradientHandler`
2. 将梯度Handler注册进 `GRADIENT_HANDLER`
3. 实现 `handle_gradient`
```python
from colossalai.legacy.registry import GRADIENT_HANDLER
from colossalai.legacy.engine.gradient_handler import BaseGradientHandler
@GRADIENT_HANDLER.register_module
class MyGradientHandler(BaseGradientHandler):
def handle_gradient(self):
do_something()
```
## 使用
要使用梯度 Handler，需要在配置文件中指定梯度 Handler。梯度 Handler 将自动构建并连接到 Engine。
```python
gradient_handler = [dict(type='MyGradientHandler')]
```
### 实例
我们提供了一个 [运行实例](https://github.com/hpcaitech/ColossalAI-Examples/tree/main/features/gradient_handler)
展现梯度 Handler 的使用. 在这个例子中，我们使用 `DataParallelGradientHandler` 而不是 PyTorch 的
`DistributedDataParallel` 实现数据并行.
```shell
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --master_addr localhost --master_port 29500 train_with_engine.py
```
<!-- doc-test-command: echo -->
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