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* Update docs/source/ja/main_classes/output.md
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* Update docs/source/ja/main_classes/pipelines.md
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* Update docs/source/ja/main_classes/processors.md
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* Update docs/source/ja/main_classes/processors.md
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* Update docs/source/ja/main_classes/text_generation.md
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* Update docs/source/ja/main_classes/processors.md
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* Update  logging.md

* Update toctree.yml

* Update docs/source/ja/main_classes/deepspeed.md
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* Update toctree.yml

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* Update docs/source/ja/_toctree.yml
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* Update toctree.yml

* Update docs/source/en/main_classes/deepspeed.md
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* Update docs/source/en/main_classes/deepspeed.md
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docs/source/en/main_classes/output.md
View file @ 84724efd
......@@ -44,6 +44,7 @@ an optional `attentions` attribute. Here we have the `loss` since we passed alon
When passing `output_hidden_states=True` you may expect the `outputs.hidden_states[-1]` to match `outputs.last_hidden_states` exactly.
However, this is not always the case. Some models apply normalization or subsequent process to the last hidden state when it's returned.
</Tip>
......
docs/source/en/main_classes/quantization.md
View file @ 84724efd
......@@ -48,6 +48,7 @@ Note that GPTQ integration supports for now only text models and you may encount
GPTQ is a quantization method that requires weights calibration before using the quantized models. If you want to quantize transformers model from scratch, it might take some time before producing the quantized model (~5 min on a Google colab for `facebook/opt-350m` model).
Hence, there are two different scenarios where you want to use GPTQ-quantized models. The first use case would be to load models that has been already quantized by other users that are available on the Hub, the second use case would be to quantize your model from scratch and save it or push it on the Hub so that other users can also use it.
#### GPTQ Configuration
In order to load and quantize a model, you need to create a [`GPTQConfig`]. You need to pass the number of `bits`, a `dataset` in order to calibrate the quantization and the `tokenizer` of the model in order prepare the dataset.
......@@ -59,6 +60,7 @@ gptq_config = GPTQConfig(bits=4, dataset = "c4", tokenizer=tokenizer)
```
Note that you can pass your own dataset as a list of string. However, it is highly recommended to use the dataset from the GPTQ paper.
```python
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."]
quantization = GPTQConfig(bits=4, dataset = dataset, tokenizer=tokenizer)
......@@ -71,14 +73,17 @@ You can quantize a model by using `from_pretrained` and setting the `quantizatio
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=gptq_config)
```
Note that you will need a GPU to quantize a model. We will put the model in the cpu and move the modules back and forth to the gpu in order to quantize them.
If you want to maximize your gpus usage while using cpu offload, you can set `device_map = "auto"`.
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config)
```
Note that disk offload is not supported. Furthermore, if you are out of memory because of the dataset, you may have to pass `max_memory` in `from_pretained`. Checkout this [guide](https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/big_modeling#designing-a-device-map) to learn more about `device_map` and `max_memory`.
<Tip warning={true}>
......@@ -95,12 +100,14 @@ tokenizer.push_to_hub("opt-125m-gptq")
```
If you want to save your quantized model on your local machine, you can also do it with `save_pretrained`:
```python
quantized_model.save_pretrained("opt-125m-gptq")
tokenizer.save_pretrained("opt-125m-gptq")
```
Note that if you have quantized your model with a `device_map`, make sure to move the entire model to one of your gpus or the `cpu` before saving it.
```python
quantized_model.to("cpu")
quantized_model.save_pretrained("opt-125m-gptq")
......@@ -117,6 +124,7 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq")
```
If you want to load a model faster and without allocating more memory than needed, the `device_map` argument also works with quantized model. Make sure that you have `accelerate` library installed.
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq", device_map="auto")
......@@ -336,6 +344,7 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/bloom-560m-8bit", device_map="auto")
```
Note that in this case, you don't need to specify the arguments `load_in_8bit=True`, but you need to make sure that `bitsandbytes` and `accelerate` are installed.
Note also that `device_map` is optional but setting `device_map = 'auto'` is prefered for inference as it will dispatch efficiently the model on the available ressources.
......@@ -356,6 +365,7 @@ quantization_config = BitsAndBytesConfig(llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True)
```
Let's say you want to load `bigscience/bloom-1b7` model, and you have just enough GPU RAM to fit the entire model except the `lm_head`. Therefore write a custom device_map as follows:
```python
device_map = {
"transformer.word_embeddings": 0,
......
docs/source/en/main_classes/trainer.md
View file @ 84724efd
......@@ -210,6 +210,7 @@ python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 trainer-program.py ...
```
if you have either [`accelerate`](https://github.com/huggingface/accelerate) or [`deepspeed`](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) installed you can also accomplish the same by using one of:
```bash
accelerate launch --num_processes 2 trainer-program.py ...
```
......@@ -246,6 +247,7 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0 python -m torch.distributed.launch trainer-program.py .
Here your physical GPUs 0 and 2 are mapped to `cuda:1` and `cuda:0` correspondingly.
The above examples were all for `DistributedDataParallel` use pattern, but the same method works for [`DataParallel`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.DataParallel.html) as well:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,0 python trainer-program.py ...
```
......
docs/source/ja/_toctree.yml
View file @ 84724efd
......@@ -29,9 +29,77 @@
title: LLM を使用した生成
title: Tutorials
- sections:
- isExpanded: false
# sections:
# - local: tasks/sequence_classification
# title: Text classification
# - local: tasks/token_classification
# title: Token classification
# - local: tasks/question_answering
# title: Question answering
# - local: tasks/language_modeling
# title: Causal language modeling
# - local: tasks/masked_language_modeling
# title: Masked language modeling
# - local: tasks/translation
# title: Translation
# - local: tasks/summarization
# title: Summarization
# - local: tasks/multiple_choice
# title: Multiple choice
# title: Natural Language Processing
# - isExpanded: false
# sections:
# - local: tasks/audio_classification
# title: Audio classification
# - local: tasks/asr
# title: Automatic speech recognition
# title: Audio
# - isExpanded: false
# sections:
# - local: tasks/image_classification
# title: Image classification
# - local: tasks/semantic_segmentation
# title: Semantic segmentation
# - local: tasks/video_classification
# title: Video classification
# - local: tasks/object_detection
# title: Object detection
# - local: tasks/zero_shot_object_detection
# title: Zero-shot object detection
# - local: tasks/zero_shot_image_classification
# title: Zero-shot image classification
# - local: tasks/monocular_depth_estimation
# title: Depth estimation
# - local: tasks/image_to_image
# title: Image-to-Image
# - local: tasks/knowledge_distillation_for_image_classification
# title: Knowledge Distillation for Computer Vision
# title: Computer Vision
# - isExpanded: false
# sections:
# - local: tasks/image_captioning
# title: Image captioning
# - local: tasks/document_question_answering
# title: Document Question Answering
# - local: tasks/visual_question_answering
# title: Visual Question Answering
# - local: tasks/text-to-speech
# title: Text to speech
# title: Multimodal
- isExpanded: false
sections:
- local: generation_strategies
title: 生成戦略をカスタマイズする
title: Generation
# - isExpanded: false
# sections:
# - local: tasks/idefics
# title: Image tasks with IDEFICS
# - local: tasks/prompting
# title: LLM prompting guide
# title: Prompting
title: Task Guides
- sections:
- local: fast_tokenizers
title: 🤗 トークナイザーの高速トークナイザーを使用する
......@@ -135,6 +203,49 @@
title: モデルトレーニングの解剖学
title: コンセプチュアルガイド
- sections:
- sections:
- local: main_classes/agent
title: エージェントとツール
# - local: model_doc/auto
# title: Auto Classes
- local: main_classes/callback
title: コールバック
- local: main_classes/configuration
title: 構成
- local: main_classes/data_collator
title: データ照合者
- local: main_classes/keras_callbacks
title: Keras コールバック
- local: main_classes/logging
title: ロギング
- local: main_classes/model
title: モデル
- local: main_classes/text_generation
title: テキストの生成
- local: main_classes/onnx
title: ONNX
- local: main_classes/optimizer_schedules
title: 最適化
- local: main_classes/output
title: モデルの出力
- local: main_classes/pipelines
title: パイプライン
- local: main_classes/processors
title: プロセッサー
- local: main_classes/quantization
title: 量子化
- local: main_classes/tokenizer
title: トークナイザー
- local: main_classes/trainer
title: トレーナー
- local: main_classes/deepspeed
title: ディープスピードの統合
- local: main_classes/feature_extractor
title: 特徴抽出器
- local: main_classes/image_processor
title: 画像処理プロセッサ
title: 主要なクラス
- sections:
- local: internal/modeling_utils
title: カスタムレイヤーとユーティリティ
- local: internal/pipelines_utils
......
docs/source/ja/main_classes/agent.md 0 → 100644
View file @ 84724efd
<!--Copyright 2023 The HuggingFace Team. All rights reserved.
Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
the License. You may obtain a copy of the License at
http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.
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# エージェントとツール
<Tip warning={true}>
Transformers Agents は実験的な API であり、いつでも変更される可能性があります。エージェントから返される結果
API または基礎となるモデルは変更される傾向があるため、変更される可能性があります。
</Tip>
エージェントとツールの詳細については、[入門ガイド](../transformers_agents) を必ずお読みください。このページ
基礎となるクラスの API ドキュメントが含まれています。
## エージェント
私たちは 3 種類のエージェントを提供します。[`HfAgent`] はオープンソース モデルの推論エンドポイントを使用し、[`LocalAgent`] は選択したモデルをローカルで使用し、[`OpenAiAgent`] は OpenAI クローズド モデルを使用します。
### HfAgent
[[autodoc]] HfAgent
### LocalAgent
[[autodoc]] LocalAgent
### OpenAiAgent
[[autodoc]] OpenAiAgent
### AzureOpenAiAgent
[[autodoc]] AzureOpenAiAgent
### Agent
[[autodoc]] Agent
- chat
- run
- prepare_for_new_chat
## Tools
### load_tool
[[autodoc]] load_tool
### Tool
[[autodoc]] Tool
### PipelineTool
[[autodoc]] PipelineTool
### RemoteTool
[[autodoc]] RemoteTool
### launch_gradio_demo
[[autodoc]] launch_gradio_demo
## エージェントの種類
エージェントはツール間であらゆる種類のオブジェクトを処理できます。ツールは完全にマルチモーダルであるため、受け取りと返品が可能です
テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのタイプ。ツール間の互換性を高めるためだけでなく、
これらの戻り値を ipython (jupyter、colab、ipython ノートブックなど) で正しくレンダリングするには、ラッパー クラスを実装します。
このタイプの周り。
ラップされたオブジェクトは最初と同じように動作し続けるはずです。テキストオブジェクトは依然として文字列または画像として動作する必要があります
オブジェクトは依然として `PIL.Image` として動作するはずです。
これらのタイプには、次の 3 つの特定の目的があります。
- 型に対して `to_raw` を呼び出すと、基になるオブジェクトが返されるはずです
- 型に対して `to_string` を呼び出すと、オブジェクトを文字列として返す必要があります。`AgentText` の場合は文字列になる可能性があります。
ただし、他のインスタンスのオブジェクトのシリアル化されたバージョンのパスになります。
- ipython カーネルで表示すると、オブジェクトが正しく表示されるはずです
### AgentText
[[autodoc]] transformers.tools.agent_types.AgentText
### AgentImage
[[autodoc]] transformers.tools.agent_types.AgentImage
### AgentAudio
[[autodoc]] transformers.tools.agent_types.AgentAudio
docs/source/ja/main_classes/callback.md 0 → 100644
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# コールバック数
コールバックは、PyTorch のトレーニング ループの動作をカスタマイズできるオブジェクトです。
トレーニング ループを検査できる [`Trainer`] (この機能は TensorFlow にはまだ実装されていません)
状態を確認し (進捗レポート、TensorBoard または他の ML プラットフォームへのログ記録など)、決定を下します (初期段階など)。
停止中）。
コールバックは、返される [`TrainerControl`] オブジェクトを除けば、「読み取り専用」のコード部分です。
トレーニング ループ内では何も変更できません。トレーニング ループの変更が必要なカスタマイズの場合は、次のことを行う必要があります。
[`Trainer`] をサブクラス化し、必要なメソッドをオーバーライドします (例については、[trainer](trainer) を参照してください)。
デフォルトでは、`TrainingArguments.report_to` は `"all"` に設定されているため、[`Trainer`] は次のコールバックを使用します。
- [`DefaultFlowCallback`] は、ログ記録、保存、評価のデフォルトの動作を処理します。
- [`PrinterCallback`] または [`ProgressCallback`] で進行状況を表示し、
ログ (最初のログは、[`TrainingArguments`] を通じて tqdm を非アクティブ化する場合に使用され、そうでない場合に使用されます)
2番目です)。
- [`~integrations.TensorBoardCallback`] (PyTorch >= 1.4 を介して) tensorboard にアクセスできる場合
またはテンソルボードX）。
- [`~integrations.WandbCallback`] [wandb](https://www.wandb.com/) がインストールされている場合。
- [`~integrations.CometCallback`] [comet_ml](https://www.comet.ml/site/) がインストールされている場合。
- [mlflow](https://www.mlflow.org/) がインストールされている場合は [`~integrations.MLflowCallback`]。
- [`~integrations.NeptuneCallback`] [neptune](https://neptune.ai/) がインストールされている場合。
- [`~integrations.AzureMLCallback`] [azureml-sdk](https://pypi.org/project/azureml-sdk/) の場合
インストールされています。
- [`~integrations.CodeCarbonCallback`] [codecarbon](https://pypi.org/project/codecarbon/) の場合
インストールされています。
- [`~integrations.ClearMLCallback`] [clearml](https://github.com/allegroai/clearml) がインストールされている場合。
- [`~integrations.DagsHubCallback`] [dagshub](https://dagshub.com/) がインストールされている場合。
- [`~integrations.FlyteCallback`] [flyte](https://flyte.org/) がインストールされている場合。
パッケージがインストールされているが、付随する統合を使用したくない場合は、`TrainingArguments.report_to` を、使用したい統合のみのリストに変更できます (例: `["azure_ml", "wandb"]`) 。
コールバックを実装するメインクラスは [`TrainerCallback`] です。それは、
[`TrainingArguments`] は [`Trainer`] をインスタンス化するために使用され、それにアクセスできます。
[`TrainerState`] を介してトレーナーの内部状態を取得し、トレーニング ループ上でいくつかのアクションを実行できます。
[`TrainerControl`]。
## 利用可能なコールバック
ライブラリで利用可能な [`TrainerCallback`] のリストは次のとおりです。
[[autodoc]] integrations.CometCallback
- setup
[[autodoc]] DefaultFlowCallback
[[autodoc]] PrinterCallback
[[autodoc]] ProgressCallback
[[autodoc]] EarlyStoppingCallback
[[autodoc]] integrations.TensorBoardCallback
[[autodoc]] integrations.WandbCallback
- setup
[[autodoc]] integrations.MLflowCallback
- setup
[[autodoc]] integrations.AzureMLCallback
[[autodoc]] integrations.CodeCarbonCallback
[[autodoc]] integrations.NeptuneCallback
[[autodoc]] integrations.ClearMLCallback
[[autodoc]] integrations.DagsHubCallback
[[autodoc]] integrations.FlyteCallback
## TrainerCallback
[[autodoc]] TrainerCallback
以下は、カスタム コールバックを PyTorch [`Trainer`] に登録する方法の例です。
```python
class MyCallback(TrainerCallback):
"A callback that prints a message at the beginning of training"
def on_train_begin(self, args, state, control, **kwargs):
print("Starting training")
trainer = Trainer(
model,
args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset,
callbacks=[MyCallback], # We can either pass the callback class this way or an instance of it (MyCallback())
)
```
コールバックを登録する別の方法は、次のように `trainer.add_callback()` を呼び出すことです。
```python
trainer = Trainer(...)
trainer.add_callback(MyCallback)
# Alternatively, we can pass an instance of the callback class
trainer.add_callback(MyCallback())
```
## TrainerState
[[autodoc]] TrainerState
## TrainerControl
[[autodoc]] TrainerControl
docs/source/ja/main_classes/configuration.md 0 → 100644
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＃ 構成
基本クラス [`PretrainedConfig`] は、設定をロード/保存するための一般的なメソッドを実装します。
ローカル ファイルまたはディレクトリから、またはライブラリ (ダウンロードされた) によって提供される事前トレーニング済みモデル構成から
HuggingFace の AWS S3 リポジトリから)。
各派生構成クラスはモデル固有の属性を実装します。すべての構成クラスに存在する共通の属性は次のとおりです。
`hidden_​​size`、`num_attention_heads`、および `num_hidden_​​layers`。テキスト モデルはさらに以下を実装します。
`vocab_size`。
## PretrainedConfig
[[autodoc]] PretrainedConfig
- push_to_hub
- all
docs/source/ja/main_classes/data_collator.md 0 → 100644
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# データ照合者
データ照合器は、データセット要素のリストを入力として使用してバッチを形成するオブジェクトです。これらの要素は、
`train_dataset` または `eval_dataset` の要素と同じ型。
バッチを構築できるようにするために、データ照合者は何らかの処理 (パディングなど) を適用する場合があります。そのうちのいくつかは（
[`DataCollat​​orForLanguageModeling`]) ランダムなデータ拡張 (ランダム マスキングなど) も適用します
形成されたバッチ上で。
使用例は、[サンプル スクリプト](../examples) または [サンプル ノートブック](../notebooks) にあります。
## Default data collator
[[autodoc]] data.data_collator.default_data_collator
## DefaultDataCollator
[[autodoc]] data.data_collator.DefaultDataCollator
## DataCollatorWithPadding
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorWithPadding
## DataCollatorForTokenClassification
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForTokenClassification
## DataCollatorForSeq2Seq
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForSeq2Seq
## DataCollatorForLanguageModeling
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForLanguageModeling
- numpy_mask_tokens
- tf_mask_tokens
- torch_mask_tokens
## DataCollatorForWholeWordMask
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForWholeWordMask
- numpy_mask_tokens
- tf_mask_tokens
- torch_mask_tokens
## DataCollatorForPermutationLanguageModeling
[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForPermutationLanguageModeling
- numpy_mask_tokens
- tf_mask_tokens
- torch_mask_tokens
docs/source/ja/main_classes/deepspeed.md 0 → 100644
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# DeepSpeed Integration
[DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) は、[ZeRO 論文](https://arxiv.org/abs/1910.02054) で説明されているすべてを実装します。現在、次のものを完全にサポートしています。
1. オプティマイザーの状態分割 (ZeRO ステージ 1)
2. 勾配分割 (ZeRO ステージ 2)
3. パラメーターの分割 (ZeRO ステージ 3)
4. カスタム混合精度トレーニング処理
5. 一連の高速 CUDA 拡張ベースのオプティマイザー
6. CPU および NVMe への ZeRO オフロード
ZeRO-Offload には独自の専用ペーパーがあります: [ZeRO-Offload: Democratizing Billion-Scale Model Training](https://arxiv.org/abs/2101.06840)。 NVMe サポートについては、論文 [ZeRO-Infinity: Breaking the GPU Memory Wall for Extreme Scale Deep Learning](https://arxiv.org/abs/2104.07857)。
DeepSpeed ZeRO-2 は、その機能が推論には役に立たないため、主にトレーニングのみに使用されます。
DeepSpeed ZeRO-3 は、巨大なモデルを複数の GPU にロードできるため、推論にも使用できます。
単一の GPU では不可能です。
🤗 Transformers は、2 つのオプションを介して [DeepSpeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) を統合します。
1. [`Trainer`] によるコア DeepSpeed 機能の統合。何でもやってくれるタイプです
統合の場合 - カスタム構成ファイルを指定するか、テンプレートを使用するだけで、他に何もする必要はありません。たいていの
このドキュメントではこの機能に焦点を当てています。
2. [`Trainer`] を使用せず、DeepSpeed を統合した独自のトレーナーを使用したい場合
`from_pretrained` や `from_config` などのコア機能には、重要な機能の統合が含まれています。
ZeRO ステージ 3 以降の `zero.Init`などの DeepSpeed の部分。この機能を活用するには、次のドキュメントをお読みください。
[非トレーナー DeepSpeed 統合](#nontrainer-deepspeed-integration)。
統合されているもの:
トレーニング：
1. DeepSpeed ZeRO トレーニングは、ZeRO-Infinity (CPU および NVME オフロード) を使用して完全な ZeRO ステージ 1、2、および 3 をサポートします。
推論：
1. DeepSpeed ZeRO Inference は、ZeRO-Infinity による ZeRO ステージ 3 をサポートします。トレーニングと同じ ZeRO プロトコルを使用しますが、
オプティマイザと lr スケジューラは使用せず、ステージ 3 のみが関連します。詳細については、以下を参照してください。
[ゼロ推論](#zero-inference)。
DeepSpeed Inference もあります。これは、Tensor Parallelism の代わりに Tensor Parallelism を使用するまったく異なるテクノロジーです。
ZeRO (近日公開)。
<a id='deepspeed-trainer-integration'></a>
## Trainer Deepspeed Integration
<a id='deepspeed-installation'></a>
### Installation
pypi 経由でライブラリをインストールします。
```bash
pip install deepspeed
```
または`tansformers`, `extras`経由:
```bash
pip install transformers[deepspeed]
```
または、[DeepSpeed の GitHub ページ](https://github.com/microsoft/deepspeed#installation) で詳細を確認してください。
[高度なインストール](https://www.deepspeed.ai/tutorials/advanced-install/)。
それでもビルドに苦労する場合は、まず [CUDA 拡張機能のインストール ノート](trainer#cuda-extension-installation-notes) を必ず読んでください。
拡張機能を事前ビルドせず、実行時に拡張機能がビルドされることに依存しており、上記の解決策をすべて試した場合
それが役に立たなかった場合、次に試すべきことは、モジュールをインストールする前にモジュールを事前にビルドすることです。
DeepSpeed のローカル ビルドを作成するには:
```bash
git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed/
cd DeepSpeed
rm -rf build
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" DS_BUILD_CPU_ADAM=1 DS_BUILD_UTILS=1 pip install . \
--global-option="build_ext" --global-option="-j8" --no-cache -v \
--disable-pip-version-check 2>&1 | tee build.log
```
NVMe オフロードを使用する場合は、上記の手順に`DS_BUILD_AIO=1`を含める必要があります (また、
*libaio-dev* システム全体にインストールします)。
`TORCH_CUDA_ARCH_LIST` を編集して、使用する GPU カードのアーキテクチャのコードを挿入します。すべてを仮定すると
あなたのカードは同じで、次の方法でアーチを取得できます。
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_capability())"
```
したがって、`8, 6`を取得した場合は、`TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"`を使用します。複数の異なるカードをお持ちの場合は、すべてをリストすることができます
それらのうち、`TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1;8.6"`が好きです
複数のマシンで同じセットアップを使用する必要がある場合は、バイナリ ホイールを作成します。
```bash
git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeed/
cd DeepSpeed
rm -rf build
TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" DS_BUILD_CPU_ADAM=1 DS_BUILD_UTILS=1 \
python setup.py build_ext -j8 bdist_wheel
```
`dist/deepspeed-0.3.13+8cd046f-cp38-cp38-linux_x86_64.whl`のようなものが生成されるので、これをインストールできます
`pip install deepspeed-0.3.13+8cd046f-cp38-cp38-linux_x86_64.whl`としてローカルまたは他のマシンにインストールします。
繰り返しますが、`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`をターゲット アーキテクチャに合わせて調整することを忘れないでください。
NVIDIA GPU の完全なリストと、それに対応する **コンピューティング機能** (この記事の Arch と同じ) を見つけることができます。
コンテキスト) [ここ](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)。
以下を使用して、pytorch が構築されたアーチを確認できます。
```bash
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_arch_list())"
```
ここでは、インストールされている GPU の 1 つのアーチを見つける方法を説明します。たとえば、GPU 0 の場合:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -c "import torch; \
print(torch.cuda.get_device_properties(torch.device('cuda')))"
```
出力が次の場合:
```bash
_CudaDeviceProperties(name='GeForce RTX 3090', major=8, minor=6, total_memory=24268MB, multi_processor_count=82)
```
そうすれば、このカードのアーチが`8.6`であることがわかります。
`TORCH_CUDA_ARCH_LIST` を完全に省略することもできます。そうすれば、ビルド プログラムが自動的にクエリを実行します。
ビルドが行われる GPU のアーキテクチャ。これは、ターゲット マシンの GPU と一致する場合もあれば、一致しない場合もあります。
目的のアーチを明示的に指定することをお勧めします。
提案されたことをすべて試してもまだビルドの問題が発生する場合は、GitHub の問題に進んでください。
[ディープスピード](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/issues)、
<a id='deepspeed-multi-gpu'></a>
### Deployment with multiple GPUs
DeepSpeed 統合をデプロイするには、[`Trainer`] コマンド ライン引数を調整して新しい引数 `--deepspeed ds_config.json` を含めます。ここで、`ds_config.json` は DeepSpeed 構成ファイルです。
[こちら](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/)に記載されています。ファイル名はあなた次第です。
DeepSpeed の`add_config_arguments`ユーティリティを使用して、必要なコマンド ライン引数をコードに追加することをお勧めします。
詳細については、[DeepSpeed の引数解析](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/initialize.html#argument-parsing) ドキュメントを参照してください。
ここで選択したランチャーを使用できます。 pytorch ランチャーを引き続き使用できます。
```bash
torch.distributed.run --nproc_per_node=2 your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json
```
または、`deepspeed`によって提供されるランチャーを使用します。
```bash
deepspeed --num_gpus=2 your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json
```
ご覧のとおり、引数は同じではありませんが、ほとんどのニーズではどちらでも機能します。の
さまざまなノードと GPU を構成する方法の詳細については、[こちら](https://www.deepspeed.ai/getting-started/#resource-configuration-multi-node) を参照してください。
`deepspeed`ランチャーを使用し、利用可能なすべての GPU を使用したい場合は、`--num_gpus`フラグを省略するだけです。
以下は、利用可能なすべての GPU をデプロイする DeepSpeed で`run_translation.py`を実行する例です。
```bash
deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py \
--deepspeed tests/deepspeed/ds_config_zero3.json \
--model_name_or_path t5-small --per_device_train_batch_size 1 \
--output_dir output_dir --overwrite_output_dir --fp16 \
--do_train --max_train_samples 500 --num_train_epochs 1 \
--dataset_name wmt16 --dataset_config "ro-en" \
--source_lang en --target_lang ro
```
DeepSpeed のドキュメントには、`--deepspeed --deepspeed_config ds_config.json`が表示される可能性が高いことに注意してください。
DeepSpeed 関連の引数が 2 つありますが、簡単にするためであり、処理すべき引数がすでに非常に多いためです。
この 2 つを 1 つの引数に結合しました。
実際の使用例については、この [投稿](https://github.com/huggingface/transformers/issues/8771#issuecomment-759248400) を参照してください。
<a id='deepspeed-one-gpu'></a>
### Deployment with one GPU
1 つの GPU で DeepSpeed をデプロイするには、[`Trainer`] コマンド ライン引数を次のように調整します。
```bash
deepspeed --num_gpus=1 examples/pytorch/translation/run_translation.py \
--deepspeed tests/deepspeed/ds_config_zero2.json \
--model_name_or_path t5-small --per_device_train_batch_size 1 \
--output_dir output_dir --overwrite_output_dir --fp16 \
--do_train --max_train_samples 500 --num_train_epochs 1 \
--dataset_name wmt16 --dataset_config "ro-en" \
--source_lang en --target_lang ro
```
これは複数の GPU の場合とほぼ同じですが、ここでは、DeepSpeed に 1 つの GPU だけを使用するように明示的に指示します。
`--num_gpus=1`。デフォルトでは、DeepSpeed は指定されたノード上で認識できるすべての GPU をデプロイします。起動する GPU が 1 つだけの場合
の場合、この引数は必要ありません。次の [ドキュメント](https://www.deepspeed.ai/getting-started/#resource-configuration-multi-node) では、ランチャー オプションについて説明しています。
1 つの GPU だけで DeepSpeed を使用したいのはなぜですか?
1. 一部の計算とメモリをホストの CPU と RAM に委任できる ZeRO オフロード機能を備えているため、
モデルのニーズに合わせてより多くの GPU リソースを残しておきます。より大きなバッチ サイズ、または非常に大きなモデルのフィッティングを可能にする
普通は合わないでしょう。
2. スマートな GPU メモリ管理システムを提供し、メモリの断片化を最小限に抑えます。
より大きなモデルとデータ バッチ。
次に構成について詳しく説明しますが、単一の GPU で大幅な改善を実現するための鍵は次のとおりです。
DeepSpeed を使用するには、構成ファイルに少なくとも次の構成が必要です。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true
}
}
```
これにより、オプティマイザーのオフロードやその他の重要な機能が有効になります。バッファ サイズを試してみるとよいでしょう。
詳細については、以下のディスカッションを参照してください。
このタイプのデプロイメントの実際的な使用例については、この [投稿](https://github.com/huggingface/transformers/issues/8771#issuecomment-759176685) を参照してください。
このドキュメントで詳しく説明されているように、CPU および NVMe オフロードを備えた ZeRO-3 を試すこともできます。
ノート：
- GPU 0 とは異なる特定の GPU で実行する必要がある場合、`CUDA_VISIBLE_DEVICES` を使用して制限することはできません。
利用可能な GPU の表示範囲。代わりに、次の構文を使用する必要があります。
```bash
deepspeed --include localhost:1 examples/pytorch/translation/run_translation.py ...
```
この例では、DeepSpeed に GPU 1 (2 番目の GPU) を使用するように指示します。
<a id='deepspeed-multi-node'></a>
### 複数のノードを使用したデプロイメント
このセクションの情報は DeepSpeed 統合に固有のものではなく、あらゆるマルチノード プログラムに適用できます。ただし、DeepSpeed は、SLURM 環境でない限り、他のランチャーよりも使いやすい`deepspeed`ランチャーを提供します。
このセクションでは、それぞれ 8 GPU を備えた 2 つのノードがあると仮定します。また、最初のノードには `ssh hostname1` を使用して、2 番目のノードには `ssh hostname2` を使用して接続できます。両方ともパスワードなしでローカルの ssh 経由で相互に接続できる必要があります。もちろん、これらのホスト (ノード) 名を、作業している実際のホスト名に変更する必要があります。
#### The torch.distributed.run launcher
たとえば、`torch.distributed.run` を使用するには、次のようにします。
```bash
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 --nnode=2 --node_rank=0 --master_addr=hostname1 \
--master_port=9901 your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json
```
各ノードに SSH で接続し、それぞれのノードで同じコマンドを実行する必要があります。急ぐ必要はありません。ランチャーは両方のノードが同期するまで待機します。
詳細については、[torchrun](https://pytorch.org/docs/stable/elastic/run.html) を参照してください。ちなみに、これは pytorch の数バージョン前の`torch.distributed.launch`を置き換えたランチャーでもあります。
#### ディープスピード ランチャー
代わりに`deepspeed`ランチャーを使用するには、まず`hostfile`ファイルを作成する必要があります。
```
hostname1 slots=8
hostname2 slots=8
```
そして、次のように起動できます。
```bash
deepspeed --num_gpus 8 --num_nodes 2 --hostfile hostfile --master_addr hostname1 --master_port=9901 \
your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json
```
`torch.distributed.run`ランチャーとは異なり、`deepspeed`は両方のノードでこのコマンドを自動的に起動します。
詳細については、[リソース構成 (マルチノード)](https://www.deepspeed.ai/getting-started/#resource-configuration-multi-node) を参照してください。
#### Launching in a SLURM environment
SLURM 環境では、次のアプローチを使用できます。以下は、特定の SLURM 環境に適合させるために必要な slurm スクリプト `launch.slurm` です。
```bash
#SBATCH --job-name=test-nodes # name
#SBATCH --nodes=2 # nodes
#SBATCH --ntasks-per-node=1 # crucial - only 1 task per dist per node!
#SBATCH --cpus-per-task=10 # number of cores per tasks
#SBATCH --gres=gpu:8 # number of gpus
#SBATCH --time 20:00:00 # maximum execution time (HH:MM:SS)
#SBATCH --output=%x-%j.out # output file name
export GPUS_PER_NODE=8
export MASTER_ADDR=$(scontrol show hostnames $SLURM_JOB_NODELIST | head -n 1)
export MASTER_PORT=9901
srun --jobid $SLURM_JOBID bash -c 'python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $SLURM_NNODES --node_rank $SLURM_PROCID \
--master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT \
your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json'
```
あとは実行をスケジュールするだけです。
```bash
sbatch launch.slurm
```
#### Use of Non-shared filesystem
デフォルトでは、DeepSpeed はマルチノード環境が共有ストレージを使用することを想定しています。これが当てはまらず、各ノードがローカル ファイルシステムしか参照できない場合は、設定ファイルを調整して [`checkpoint`_section](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#) を含める必要があります。チェックポイント オプション) を次の設定で指定します。
```json
{
"checkpoint": {
"use_node_local_storage": true
}
}
```
あるいは、[`Trainer`] の `--save_on_each_node` 引数を使用することもでき、上記の設定は自動的に追加されます。
<a id='deepspeed-notebook'></a>
### Deployment in Notebooks
ノートブックのセルをスクリプトとして実行する場合の問題は、依存する通常の`deepspeed`ランチャーがないことです。
特定の設定では、それをエミュレートする必要があります。
GPU を 1 つだけ使用している場合、DeepSpeed を使用するためにノートブック内のトレーニング コードを調整する必要がある方法は次のとおりです。
```python
# DeepSpeed requires a distributed environment even when only one process is used.
# This emulates a launcher in the notebook
import os
os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
os.environ["MASTER_PORT"] = "9994" # modify if RuntimeError: Address already in use
os.environ["RANK"] = "0"
os.environ["LOCAL_RANK"] = "0"
os.environ["WORLD_SIZE"] = "1"
# Now proceed as normal, plus pass the deepspeed config file
training_args = TrainingArguments(..., deepspeed="ds_config_zero3.json")
trainer = Trainer(...)
trainer.train()
```
注: `...` は、関数に渡す通常の引数を表します。
複数の GPU を使用する場合、DeepSpeed が動作するにはマルチプロセス環境を使用する必要があります。つまり、あなたは持っています
その目的でランチャーを使用することはできませんが、これは、提示された分散環境をエミュレートすることによっては実現できません。
このセクションの冒頭で。
現在のディレクトリのノートブックにその場で構成ファイルを作成したい場合は、専用の
セルの内容:
```python no-style
%%bash
cat <<'EOT' > ds_config_zero3.json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": "auto",
"betas": "auto",
"eps": "auto",
"weight_decay": "auto"
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"offload_param": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"reduce_bucket_size": "auto",
"stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
"stage3_param_persistence_threshold": "auto",
"stage3_max_live_parameters": 1e9,
"stage3_max_reuse_distance": 1e9,
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
},
"gradient_accumulation_steps": "auto",
"gradient_clipping": "auto",
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": "auto",
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
"wall_clock_breakdown": false
}
EOT
```
トレーニング スクリプトがノートブックのセルではなく通常のファイルにある場合は、次のようにして`deepspeed`を通常どおり起動できます。
細胞からのシェル。たとえば、`run_translation.py` を使用するには、次のように起動します。
```python no-style
!git clone https://github.com/huggingface/transformers
!cd transformers; deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py ...
```
または、`%%bash` マジックを使用すると、シェル プログラムを実行するための複数行のコードを記述することができます。
```python no-style
%%bash
git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py ...
```
そのような場合、このセクションの最初に示したコードは必要ありません。
注: `%%bash` マジックは優れていますが、現時点では出力をバッファリングするため、プロセスが終了するまでログは表示されません。
完了します。
<a id='deepspeed-config'></a>
### Configuration
設定ファイルで使用できる DeepSpeed 設定オプションの完全なガイドについては、次を参照してください。
[次のドキュメント](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/) にアクセスしてください。
さまざまな実際のニーズに対応する数十の DeepSpeed 構成例を [DeepSpeedExamples] (https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples)で見つけることができます。
リポジトリ:
```bash
git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples
cd DeepSpeedExamples
find . -name '*json'
```
上記のコードを続けて、Lamb オプティマイザーを構成しようとしているとします。したがって、次の中から検索できます
`.json` ファイルの例:
```bash
grep -i Lamb $(find . -name '*json')
```
さらにいくつかの例が [メイン リポジトリ](https://github.com/microsoft/DeepSpeed) にもあります。
DeepSpeed を使用する場合は、常に DeepSpeed 構成ファイルを指定する必要がありますが、一部の構成パラメータには
コマンドライン経由で設定します。微妙な違いについては、このガイドの残りの部分で説明します。
DeepSpeed 構成ファイルがどのようなものかを理解するために、ZeRO ステージ 2 機能を有効にする構成ファイルを次に示します。
オプティマイザー状態の CPU オフロードを含み、`AdamW`オプティマイザーと`WarmupLR`スケジューラーを使用し、混合を有効にします。
`--fp16` が渡された場合の精度トレーニング:
```json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": "auto",
"betas": "auto",
"eps": "auto",
"weight_decay": "auto"
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"contiguous_gradients": true
},
"gradient_accumulation_steps": "auto",
"gradient_clipping": "auto",
"train_batch_size": "auto",
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
}
```
プログラムを実行すると、DeepSpeed は [`Trainer`] から受け取った設定をログに記録します。
コンソールに渡されるため、最終的にどのような設定が渡されたのかを正確に確認できます。
<a id='deepspeed-config-passing'></a>
### Passing Configuration
このドキュメントで説明したように、通常、DeepSpeed 設定は json ファイルへのパスとして渡されますが、
トレーニングの設定にコマンド ライン インターフェイスを使用せず、代わりにインスタンスを作成します。
[`Trainer`] via [`TrainingArguments`] その後、`deepspeed` 引数については次のことができます
ネストされた `dict` を渡します。これにより、その場で構成を作成でき、それを書き込む必要がありません。
[`TrainingArguments`] に渡す前にファイル システムを変更します。
要約すると、次のことができます。
```python
TrainingArguments(..., deepspeed="/path/to/ds_config.json")
```
または：
```python
ds_config_dict = dict(scheduler=scheduler_params, optimizer=optimizer_params)
TrainingArguments(..., deepspeed=ds_config_dict)
```
<a id='deepspeed-config-shared'></a>
### Shared Configuration
<Tip warning={true}>
このセクションは必読です
</Tip>
[`Trainer`] と DeepSpeed の両方が正しく機能するには、いくつかの設定値が必要です。
したがって、検出が困難なエラーにつながる可能性のある定義の競合を防ぐために、それらを構成することにしました。
[`Trainer`] コマンドライン引数経由。
さらに、一部の構成値はモデルの構成に基づいて自動的に導出されます。
複数の値を手動で調整することを忘れないでください。[`Trainer`] に大部分を任せるのが最善です
の設定を行います。
したがって、このガイドの残りの部分では、特別な設定値 `auto` が表示されます。これを設定すると、
正しい値または最も効率的な値に自動的に置き換えられます。これを無視することを自由に選択してください
推奨事項を参照し、値を明示的に設定します。この場合、次の点に十分注意してください。
[`Trainer`] 引数と DeepSpeed 設定は一致します。たとえば、同じものを使用していますか
学習率、バッチサイズ、または勾配累積設定?これらが一致しない場合、トレーニングは非常に失敗する可能性があります
方法を検出するのが難しい。あなたは警告を受けました。
DeepSpeed のみに固有の値や、それに合わせて手動で設定する必要がある値が他にも複数あります。
あなたの要望。
独自のプログラムで、DeepSpeed 構成をマスターとして変更したい場合は、次のアプローチを使用することもできます。
それに基づいて [`TrainingArguments`] を設定します。手順は次のとおりです。
1. マスター構成として使用する DeepSpeed 構成を作成またはロードします
2. これらの値に基づいて [`TrainingArguments`] オブジェクトを作成します
`scheduler.params.total_num_steps`などの一部の値は次のように計算されることに注意してください。
`train` 中に [`Trainer`] を実行しますが、もちろん自分で計算することもできます。
<a id='deepspeed-zero'></a>
### ZeRO
[Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)](https://www.deepspeed.ai/tutorials/zero/) は、DeepSpeed の主力製品です。それ
3 つの異なるレベル (段階) の最適化をサポートします。最初のものは、スケーラビリティの観点からはあまり興味深いものではありません。
したがって、このドキュメントではステージ 2 と 3 に焦点を当てます。ステージ 3 は、最新の ZeRO-Infinity の追加によってさらに改善されています。
詳細については、DeepSpeed のドキュメントを参照してください。
構成ファイルの `zero_optimization` セクションは最も重要な部分です ([docs](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#zero-optimizations-for-fp16-training))。ここで定義します
どの ZeRO ステージを有効にするか、そしてそれらをどのように構成するか。各パラメータの説明は、
DeepSpeed のドキュメント。
このセクションは、DeepSpeed 設定を介してのみ設定する必要があります - [`Trainer`] が提供します
同等のコマンドライン引数はありません。
注: 現在、DeepSpeed はパラメーター名を検証しないため、スペルを間違えると、デフォルト設定が使用されます。
スペルが間違っているパラメータ。 DeepSpeed エンジンの起動ログ メッセージを見て、その値を確認できます。
使用するつもりです。
<a id='deepspeed-zero2-config'></a>
#### ZeRO-2 Config
以下は、ZeRO ステージ 2 の構成例です。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 5e8,
"overlap_comm": true,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 5e8,
"contiguous_gradients": true
}
}
```
**性能調整：**
- `offload_optimizer` を有効にすると、GPU RAM の使用量が削減されます (`"stage": 2` が必要です)
- `"overlap_comm": true` は、GPU RAM 使用量の増加とトレードオフして、遅延をすべて削減します。 `overlap_comm`は 4.5x を使用します
`allgather_bucket_size`と`reduce_bucket_size`の値。したがって、5e8 に設定されている場合、9GB が必要になります。
フットプリント (`5e8 x 2Bytes x 2 x 4.5`)。したがって、8GB 以下の RAM を搭載した GPU を使用している場合、
OOM エラーが発生した場合は、これらのパラメータを`2e8`程度に減らす必要があり、それには 3.6GB が必要になります。やりたくなるでしょう
OOM に達し始めている場合は、より大容量の GPU でも同様です。
- これらのバッファを減らすと、より多くの GPU RAM を利用するために通信速度を犠牲にすることになります。バッファサイズが小さいほど、
通信が遅くなり、他のタスクで使用できる GPU RAM が増えます。したがって、バッチサイズが大きい場合は、
重要なのは、トレーニング時間を少し遅らせることは良いトレードになる可能性があります。
さらに、`deepspeed==0.4.4`には、次のコマンドで有効にできる新しいオプション`round_robin_gradients`が追加されました。
```json
{
"zero_optimization": {
"round_robin_gradients": true
}
}
```
これは、きめ細かい勾配パーティショニングによってランク間の CPU メモリへの勾配コピーを並列化する、CPU オフロードのステージ 2 最適化です。パフォーマンスの利点は、勾配累積ステップ (オプティマイザー ステップ間のコピーの増加) または GPU 数 (並列処理の増加) に応じて増加します。
<a id='deepspeed-zero3-config'></a>
#### ZeRO-3 Config
以下は、ZeRO ステージ 3 の構成例です。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"offload_param": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"reduce_bucket_size": "auto",
"stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
"stage3_param_persistence_threshold": "auto",
"stage3_max_live_parameters": 1e9,
"stage3_max_reuse_distance": 1e9,
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
}
}
```
モデルまたはアクティベーションが GPU メモリに適合せず、CPU が未使用であるために OOM が発生している場合
`"device": "cpu"` を使用してオプティマイザの状態とパラメータを CPU メモリにメモリオフロードすると、この制限が解決される可能性があります。
CPU メモリにオフロードしたくない場合は、`device`エントリに`cpu`の代わりに`none`を使用します。オフロード先
NVMe については後ほど説明します。
固定メモリは、`pin_memory`を`true`に設定すると有効になります。この機能により、次のようなコストをかけてスループットを向上させることができます。
他のプロセスが使用できるメモリが少なくなります。ピン留めされたメモリは、それを要求した特定のプロセスのために確保されます。
通常、通常の CPU メモリよりもはるかに高速にアクセスされます。
**性能調整：**
- `stage3_max_live_parameters`: `1e9`
- `stage3_max_reuse_distance`: `1e9`
OOM に達した場合は、「stage3_max_live_parameters」と「stage3_max_reuse_ distance」を減らします。影響は最小限に抑えられるはずです
アクティブ化チェックポイントを実行しない限り、パフォーマンスに影響します。 `1e9`は約 2GB を消費します。記憶を共有しているのは、
`stage3_max_live_parameters` と `stage3_max_reuse_distance` なので、加算されるものではなく、合計で 2GB になります。
`stage3_max_live_parameters` は、特定の時点で GPU 上に保持する完全なパラメータの数の上限です。
時間。 「再利用距離」は、パラメータが将来いつ再び使用されるかを判断するために使用する指標です。
`stage3_max_reuse_ distance`を使用して、パラメータを破棄するか保持するかを決定します。パラメータが
近い将来に再び使用される予定 (`stage3_max_reuse_distance`未満) なので、通信を減らすために保持します。
オーバーヘッド。これは、アクティベーション チェックポイントを有効にしている場合に非常に役立ちます。フォワード再計算が行われ、
backward は単一レイヤー粒度を渡し、後方再計算までパラメータを前方再計算に保持したいと考えています。
次の構成値は、モデルの非表示サイズによって異なります。
- `reduce_bucket_size`: `hidden_size*hidden_size`
- `stage3_prefetch_bucket_size`: `0.9 * hidden_size * hidden_size`
- `stage3_param_persistence_threshold`: `10 * hidden_size`
したがって、これらの値を `auto` に設定すると、[`Trainer`] が推奨される値を自動的に割り当てます。
価値観。ただし、もちろん、これらを明示的に設定することもできます。
`stage3_gather_16bit_weights_on_model_save` は、モデルの保存時にモデル fp16 の重み統合を有効にします。大きい
モデルと複数の GPU の場合、これはメモリと速度の両方の点で高価な操作です。現在必須となっているのは、
トレーニングを再開する予定です。この制限を取り除き、より便利にする今後のアップデートに注目してください。
フレキシブル。
ZeRO-2 構成から移行している場合は、`allgather_partitions`、`allgather_bucket_size`、および
`reduce_scatter`設定パラメータは ZeRO-3 では使用されません。これらを設定ファイルに保存しておくと、
無視される。
- `sub_group_size`: `1e9`
`sub_group_size` は、オプティマイザーのステップ中にパラメーターが更新される粒度を制御します。パラメータは次のとおりです。
`sub_group_size` のバケットにグループ化され、各バケットは一度に 1 つずつ更新されます。 NVMeオフロードで使用する場合
したがって、ZeRO-Infinity の `sub_group_size`は、モデルの状態が CPU に出入りする粒度を制御します。
オプティマイザステップ中に NVMe からメモリを取得します。これにより、非常に大規模なモデルの CPU メモリ不足が防止されます。
NVMe オフロードを使用しない場合は、`sub_group_size`をデフォルト値の *1e9* のままにすることができます。変更することもできます
次の場合のデフォルト値:
1. オプティマイザー ステップ中に OOM が発生する: `sub_group_size` を減らして、一時バッファーのメモリ使用量を削減します。
2. オプティマイザー ステップに時間がかかります。`sub_group_size`を増やして、帯域幅の使用率を向上させます。
データバッファの増加。
#### ZeRO-0 Config
ステージ 0 と 1 はめったに使用されないため、最後にリストしていることに注意してください。
ステージ 0 では、すべてのタイプのシャーディングを無効にし、DDP として DeepSpeed のみを使用します。次のコマンドでオンにできます。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 0
}
}
```
これにより、他に何も変更する必要がなく、基本的に ZeRO が無効になります。
#### ZeRO-1 Config
ステージ 1 は、ステージ 2 からグラデーション シャーディングを除いたものです。オプティマイザーの状態をシャード化するだけで、処理を少し高速化するためにいつでも試すことができます。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 1
}
}
```
<a id='deepspeed-nvme'></a>
### NVMe Support
ZeRO-Infinity は、GPU と CPU メモリを NVMe メモリで拡張することで、非常に大規模なモデルのトレーニングを可能にします。おかげで
スマート パーティショニングおよびタイリング アルゴリズムでは、各 GPU が非常に少量のデータを送受信する必要があります。
オフロードにより、最新の NVMe がトレーニングに利用できる合計メモリ プールをさらに大きくするのに適していることが判明しました。
プロセス。 ZeRO-Infinity には、ZeRO-3 が有効になっている必要があります。
次の設定例では、NVMe がオプティマイザの状態とパラメータの両方をオフロードできるようにします。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "nvme",
"nvme_path": "/local_nvme",
"pin_memory": true,
"buffer_count": 4,
"fast_init": false
},
"offload_param": {
"device": "nvme",
"nvme_path": "/local_nvme",
"pin_memory": true,
"buffer_count": 5,
"buffer_size": 1e8,
"max_in_cpu": 1e9
},
"aio": {
"block_size": 262144,
"queue_depth": 32,
"thread_count": 1,
"single_submit": false,
"overlap_events": true
},
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"reduce_bucket_size": "auto",
"stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
"stage3_param_persistence_threshold": "auto",
"stage3_max_live_parameters": 1e9,
"stage3_max_reuse_distance": 1e9,
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
},
}
```
オプティマイザの状態とパラメータの両方を NVMe にオフロードするか、どちらか 1 つだけをオフロードするか、まったくオフロードしないかを選択できます。たとえば、次の場合
利用可能な CPU メモリが大量にある場合は、高速になるため、必ず CPU メモリのみにオフロードしてください (ヒント:
*"device": "CPU"*)。
[オプティマイザーの状態](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#optimizer-offloading) と [パラメーター](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#parameter-offloading)。
`nvme_path`が実際に NVMe であることを確認してください。NVMe は通常のハードドライブまたは SSD で動作しますが、
はるかに遅くなります。高速スケーラブルなトレーニングは、最新の NVMe 転送速度を念頭に置いて設計されました (この時点では
書き込みでは、読み取り最大 3.5 GB/秒、書き込み最大 3 GB/秒のピーク速度が得られます)。
最適な`aio`構成ブロックを見つけるには、ターゲット設定でベンチマークを実行する必要があります。
[ここで説明](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/issues/998)。
<a id='deepspeed-zero2-zero3-performance'></a>
#### ZeRO-2 vs ZeRO-3 Performance
ZeRO-3 は、他のすべてが同じように構成されている場合、ZeRO-2 よりも遅くなる可能性があります。前者は収集する必要があるためです。
ZeRO-2 の機能に加えてモデルの重み付けを行います。 ZeRO-2 がニーズを満たし、数個の GPU を超えて拡張する必要がない場合
そうすれば、それに固執することを選択することもできます。 ZeRO-3 により、はるかに高いスケーラビリティ容量が可能になることを理解することが重要です
スピードを犠牲にして。
ZeRO-3 の構成を調整して、ZeRO-2 に近づけることができます。
- `stage3_param_persistence_threshold` を非常に大きな数値に設定します。たとえば、`6 * hidden_​​size * hidden_​​size` のように、最大​​パラメータよりも大きくなります。これにより、パラメータが GPU に保持されます。
- ZeRO-2 にはそのオプションがないため、`offload_params` をオフにします。
変更しなくても、`offload_params`をオフにするだけでパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。
`stage3_param_persistence_threshold`。もちろん、これらの変更はトレーニングできるモデルのサイズに影響します。それで
これらは、ニーズに応じて、スケーラビリティと引き換えに速度を向上させるのに役立ちます。
<a id='deepspeed-zero2-example'></a>
#### ZeRO-2 Example
以下は、完全な ZeRO-2 自動構成ファイル `ds_config_zero2.json` です。
```json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": "auto",
"betas": "auto",
"eps": "auto",
"weight_decay": "auto"
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"contiguous_gradients": true
},
"gradient_accumulation_steps": "auto",
"gradient_clipping": "auto",
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": "auto",
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
"wall_clock_breakdown": false
}
```
以下は、手動で設定された完全な ZeRO-2 のすべてが有効な構成ファイルです。ここでは主に、典型的なものを確認するためのものです。
値は次のようになりますが、複数の`auto`設定が含まれる値を使用することを強くお勧めします。
```json
{
"fp16": {
"enabled": true,
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": 3e-5,
"betas": [0.8, 0.999],
"eps": 1e-8,
"weight_decay": 3e-7
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": 0,
"warmup_max_lr": 3e-5,
"warmup_num_steps": 500
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 2,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"allgather_partitions": true,
"allgather_bucket_size": 2e8,
"overlap_comm": true,
"reduce_scatter": true,
"reduce_bucket_size": 2e8,
"contiguous_gradients": true
},
"steps_per_print": 2000,
"wall_clock_breakdown": false
}
```
<a id='deepspeed-zero3-example'></a>
#### ZeRO-3 Example
以下は、完全な ZeRO-3 自動構成ファイル`ds_config_zero3.json`です。
```json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": "auto",
"betas": "auto",
"eps": "auto",
"weight_decay": "auto"
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"offload_param": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"reduce_bucket_size": "auto",
"stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
"stage3_param_persistence_threshold": "auto",
"stage3_max_live_parameters": 1e9,
"stage3_max_reuse_distance": 1e9,
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
},
"gradient_accumulation_steps": "auto",
"gradient_clipping": "auto",
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": "auto",
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
"wall_clock_breakdown": false
}
```
以下は、手動で設定された完全な ZeRO-3 のすべてが有効な構成ファイルです。ここでは主に、典型的なものを確認するためのものです。
値は次のようになりますが、複数の`auto`設定が含まれる値を使用することを強くお勧めします。
```json
{
"fp16": {
"enabled": true,
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
},
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": 3e-5,
"betas": [0.8, 0.999],
"eps": 1e-8,
"weight_decay": 3e-7
}
},
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": 0,
"warmup_max_lr": 3e-5,
"warmup_num_steps": 500
}
},
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_optimizer": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"offload_param": {
"device": "cpu",
"pin_memory": true
},
"overlap_comm": true,
"contiguous_gradients": true,
"sub_group_size": 1e9,
"reduce_bucket_size": 1e6,
"stage3_prefetch_bucket_size": 0.94e6,
"stage3_param_persistence_threshold": 1e4,
"stage3_max_live_parameters": 1e9,
"stage3_max_reuse_distance": 1e9,
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
},
"steps_per_print": 2000,
"wall_clock_breakdown": false
}
```
#### How to Choose Which ZeRO Stage and Offloads To Use For Best Performance
これで、さまざまな段階があることがわかりました。どちらを使用するかをどのように決定すればよいでしょうか?このセクションでは、この質問に答えていきます。
一般に、次のことが当てはまります。
- 速度の点（左の方が右より速い）
ステージ 0 (DDP) > ステージ 1 > ステージ 2 > ステージ 2 + オフロード > ステージ 3 > ステージ 3 + オフロード
- GPU メモリの使用状況 (右は左よりも GPU メモリ効率が高い)
ステージ 0 (DDP) < ステージ 1 < ステージ 2 < ステージ 2 + オフロード < ステージ 3 < ステージ 3 + オフロード
したがって、最小限の数の GPU に収まりながら最速の実行を実現したい場合は、次のプロセスに従うことができます。最も速いアプローチから開始し、GPU OOM に陥った場合は、次に遅いアプローチに進みますが、これにより使用される GPU メモリが少なくなります。などなど。
まず、バッチ サイズを 1 に設定します (必要な有効バッチ サイズに対して、いつでも勾配累積を使用できます)。
1. `--gradient_checkpointing 1` (HF Trainer) または直接 `model.gradient_checkpointing_enable()` を有効にします - OOM の場合
2. 最初に ZeRO ステージ 2 を試してください。 OOMの場合
3. ZeRO ステージ 2 + `offload_optimizer` を試します - OOM の場合
4. ZeRO ステージ 3 に切り替える - OOM の場合
5. `cpu` に対して `offload_param` を有効にします - OOM の場合
6. OOM の場合は、`cpu`に対して`offload_optimizer`を有効にします。
7. それでもバッチ サイズ 1 に適合しない場合は、まずさまざまなデフォルト値を確認し、可能であれば値を下げます。たとえば、`generate`を使用し、広い検索ビームを使用しない場合は、大量のメモリを消費するため、検索ビームを狭くします。
8. fp32 では必ず混合半精度を使用します。つまり、Ampere 以上の GPU では bf16、古い GPU アーキテクチャでは fp16 を使用します。
9. それでも OOM を行う場合は、ハードウェアを追加するか、ZeRO-Infinity を有効にすることができます。つまり、オフロード `offload_param` と `offload_optimizer` を `nvme` に切り替えます。非常に高速な nvme であることを確認する必要があります。逸話として、ZeRO-Infinity を使用して小さな GPU で BLOOM-176B を推論することができましたが、非常に遅かったです。でも、うまくいきました！
もちろん、最も GPU メモリ効率の高い構成から始めて、後から逆に進むことで、これらの手順を逆に実行することもできます。あるいは二等分してみてください。
OOM を引き起こさないバッチ サイズ 1 を取得したら、実効スループットを測定します。
次に、バッチ サイズをできるだけ大きくしてみます。バッチ サイズが大きいほど、乗算する行列が巨大な場合に GPU のパフォーマンスが最高になるため、GPU の効率が向上します。
ここで、パフォーマンス最適化ゲームが始まります。一部のオフロード機能をオフにするか、ZeRO 段階でステップダウンしてバッチ サイズを増減して、実効スループットを再度測定することができます。満足するまで洗い流し、繰り返します。
永遠にこれに費やす必要はありませんが、3 か月のトレーニングを開始しようとしている場合は、スループットに関して最も効果的な設定を見つけるために数日かけてください。そのため、トレーニングのコストが最小限になり、トレーニングをより早く完了できます。現在の目まぐるしく変化する ML の世界では、何かをトレーニングするのにさらに 1 か月かかる場合、絶好の機会を逃す可能性があります。もちろん、これは私が意見を共有しているだけであり、決してあなたを急かそうとしているわけではありません。 BLOOM-176B のトレーニングを開始する前に、このプロセスに 2 日間費やし、スループットを 90 TFLOP から 150 TFLOP に向上させることができました。この取り組みにより、トレーニング時間を 1 か月以上節約できました。
これらのメモは主にトレーニング モード用に書かれたものですが、ほとんどの場合は推論にも適用されるはずです。たとえば、勾配チェックポイントはトレーニング中にのみ役立つため、推論中は何も行われません。さらに、マルチ GPU 推論を実行していて、[DeepSpeed-Inference](https://www.deepspeed.ai/tutorials/inference-tutorial/)、[Accelerate](https://ハグフェイス.co/blog/bloom-inference-pytorch-scripts) は優れたパフォーマンスを提供するはずです。
その他のパフォーマンス関連の簡単なメモ:
- 何かを最初からトレーニングしている場合は、常に 16 で割り切れる形状のテンソル (隠れたサイズなど) を使用するようにしてください。バッチ サイズについては、少なくとも 2 で割り切れるようにしてください。 GPU からさらに高いパフォーマンスを引き出したい場合は、ハードウェア固有の [波とタイルの量子化](https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-gpu-performance-tensor-cores/) の可分性があります。
### Activation Checkpointing or Gradient Checkpointing
アクティベーション チェックポイントと勾配チェックポイントは、同じ方法論を指す 2 つの異なる用語です。とてもややこしいですが、こんな感じです。
勾配チェックポイントを使用すると、速度を GPU メモリと引き換えにできます。これにより、GPU OOM を克服したり、バッチ サイズを増やすことができ、多くの場合、パフォーマンスの向上につながります。
HF Transformers モデルは、DeepSpeed のアクティベーション チェックポイントについて何も知らないため、DeepSpeed 構成ファイルでその機能を有効にしようとしても、何も起こりません。
したがって、この非常に有益な機能を活用するには 2 つの方法があります。
1. HF Transformers モデルを使用したい場合は、`model.gradient_checkpointing_enable()` を実行するか、HF トレーナーで `--gradient_checkpointing` を使用します。これにより、これが自動的に有効になります。そこで使われるのが `torch.utils.checkpoint` です。
2. 独自のモデルを作成し、DeepSpeed のアクティベーション チェックポイントを使用したい場合は、[そこで規定されている API](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/activation-checkpointing.html) を使用できます。 HF Transformers モデリング コードを使用して、`torch.utils.checkpoint` を DeepSpeed の API に置き換えることもできます。後者は、順方向アクティベーションを再計算する代わりに CPU メモリにオフロードできるため、より柔軟です。
### Optimizer and Scheduler
`offload_optimizer`を有効にしない限り、DeepSpeed スケジューラーと HuggingFace スケジューラーを組み合わせて使用​​できます。
オプティマイザー (HuggingFace スケジューラーと DeepSpeed オプティマイザーの組み合わせを除く):
| Combos | HF Scheduler | DS Scheduler |
|:-------------|:-------------|:-------------|
| HF Optimizer | Yes | Yes |
| DS Optimizer | No | Yes |
`offload_optimizer`が有効な場合、CPU と
GPU 実装 (LAMB を除く)。
<a id='deepspeed-optimizer'></a>
#### Optimizer
DeepSpeed の主なオプティマイザーは、Adam、AdamW、OneBitAdam、Lamb です。これらは ZeRO で徹底的にテストされており、
したがって、使用することをお勧めします。ただし、他のオプティマイザを「torch」からインポートすることはできます。完全なドキュメントは [こちら](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#optimizer-parameters) にあります。
設定ファイルで `optimizer` エントリを設定しない場合、[`Trainer`] は
自動的に`AdamW`に設定され、指定された値または次のコマンドラインのデフォルトが使用されます。
引数: `--learning_rate`、`--adam_beta1`、`--adam_beta2`、`--adam_epsilon`、および `--weight_decay`。
以下は、`AdamW`の自動構成された`optimizer`エントリの例です。
```json
{
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": "auto",
"betas": "auto",
"eps": "auto",
"weight_decay": "auto"
}
}
}
```
コマンドライン引数によって構成ファイル内の値が設定されることに注意してください。これは 1 つあるためです
値の決定的なソースを提供し、たとえば学習率が次のように設定されている場合に、見つけにくいエラーを回避します。
さまざまな場所でさまざまな価値観。コマンドラインのルール。オーバーライドされる値は次のとおりです。
- `lr` と `--learning_rate` の値
- `betas` と `--adam_beta1 --adam_beta2` の値
- `eps` と `--adam_epsilon` の値
- `weight_decay` と `--weight_decay` の値
したがって、コマンドラインで共有ハイパーパラメータを調整することを忘れないでください。
値を明示的に設定することもできます。
```json
{
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": 0.001,
"betas": [0.8, 0.999],
"eps": 1e-8,
"weight_decay": 3e-7
}
}
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
上記にリストされていない別のオプティマイザーを使用する場合は、トップレベルの構成に追加する必要があります。
```json
{
"zero_allow_untested_optimizer": true
}
```
`AdamW`と同様に、公式にサポートされている他のオプティマイザーを構成できます。これらは異なる設定値を持つ可能性があることに注意してください。例えばAdam の場合は、`weight_decay`を`0.01`付近にする必要があります。
さらに、オフロードは、Deepspeed の CPU Adam オプティマイザーと併用すると最も効果的に機能します。 `deepspeed==0.8.3` なので、オフロードで別のオプティマイザーを使用したい場合は、以下も追加する必要があります。
```json
{
"zero_force_ds_cpu_optimizer": false
}
```
最上位の構成に移行します。
<a id='deepspeed-scheduler'></a>
#### Scheduler
DeepSpeed は、`LRRangeTest`、`OneCycle`、`WarmupLR`、および`WarmupDecayLR`学習率スケジューラーをサポートしています。完全な
ドキュメントは[ここ](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#scheduler-parameters)です。
ここでは、🤗 Transformers と DeepSpeed の間でスケジューラーが重複する場所を示します。
- `--lr_scheduler_type constant_with_warmup` 経由の `WarmupLR`
- `--lr_scheduler_type Linear` を介した `WarmupDecayLR`。これは `--lr_scheduler_type` のデフォルト値でもあります。
したがって、スケジューラを設定しない場合、これがデフォルトで設定されるスケジューラになります。
設定ファイルで `scheduler` エントリを設定しない場合、[`Trainer`] は
`--lr_scheduler_type`、`--learning_rate`、および `--warmup_steps` または `--warmup_ratio` の値を設定します。
🤗 それのトランスフォーマーバージョン。
以下は、`WarmupLR`の自動構成された`scheduler`エントリの例です。
```json
{
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
}
}
```
*"auto"* が使用されているため、[`Trainer`] 引数は設定に正しい値を設定します。
ファイル。これは、値の決定的なソースが 1 つあることと、たとえば次のような場合に見つけにくいエラーを避けるためです。
学習率は、場所ごとに異なる値に設定されます。コマンドラインのルール。設定される値は次のとおりです。
- `warmup_min_lr` の値は `0` です。
- `warmup_max_lr` と `--learning_rate` の値。
- `warmup_num_steps` と `--warmup_steps` の値 (指定されている場合)。それ以外の場合は `--warmup_ratio` を使用します
トレーニング ステップの数を乗算し、切り上げます。
- `total_num_steps` には `--max_steps` の値を指定するか、指定されていない場合は実行時に自動的に導出されます。
環境、データセットのサイズ、およびその他のコマンド ライン引数 (
`WarmupDecayLR`)。
もちろん、構成値の一部またはすべてを引き継いで、自分で設定することもできます。
```json
{
"scheduler": {
"type": "WarmupLR",
"params": {
"warmup_min_lr": 0,
"warmup_max_lr": 0.001,
"warmup_num_steps": 1000
}
}
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
たとえば、`WarmupDecayLR`の場合は、次のエントリを使用できます。
```json
{
"scheduler": {
"type": "WarmupDecayLR",
"params": {
"last_batch_iteration": -1,
"total_num_steps": "auto",
"warmup_min_lr": "auto",
"warmup_max_lr": "auto",
"warmup_num_steps": "auto"
}
}
}
```
`total_num_steps`、`warmup_max_lr`、`warmup_num_steps`、および `total_num_steps` はロード時に設定されます。
<a id='deepspeed-fp32'></a>
### fp32 Precision
Deepspeed は、完全な fp32 と fp16 の混合精度をサポートします。
fp16 混合精度を使用すると、必要なメモリが大幅に削減され、速度が向上するため、
使用しているモデルがこのトレーニング モードで適切に動作しない場合は、使用しない方がよいでしょう。通常これ
モデルが fp16 混合精度で事前トレーニングされていない場合に発生します (たとえば、これは bf16 で事前トレーニングされた場合によく発生します)
モデル）。このようなモデルでは、オーバーフローまたはアンダーフローが発生し、`NaN`損失が発生する可能性があります。これがあなたの場合は、使用したいと思うでしょう
完全な fp32 モード。デフォルトの fp16 混合精度モードを次のように明示的に無効にします。
```json
{
"fp16": {
"enabled": false,
}
}
```
Ampere アーキテクチャ ベースの GPU を使用している場合、pytorch バージョン 1.7 以降は自動的に を使用するように切り替わります。
一部の操作でははるかに効率的な tf32 形式を使用しますが、結果は依然として fp32 になります。詳細と
ベンチマークについては、[Ampere デバイス上の TensorFloat-32(TF32)](https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#tensorfloat-32-tf32-on-ampere-devices) を参照してください。文書には以下が含まれます
何らかの理由でこの自動変換を使用したくない場合は、この自動変換を無効にする方法について説明します。
🤗 トレーナーでは、`--tf32` を使用して有効にするか、`--tf32 0` または `--no_tf32` を使用して無効にすることができます。デフォルトでは、PyTorch のデフォルトが使用されます。
<a id='deepspeed-amp'></a>
### Automatic Mixed Precision
pytorch のような AMP の方法または apex のような方法で自動混合精度を使用できます。
### fp16
fp16 (float16) を設定して pytorch AMP のようなモードを設定するには:
```json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
}
}
```
[`Trainer`] は、の値に基づいてそれを自動的に有効または無効にします。
`args.fp16_backend`。残りの設定値はあなた次第です。
このモードは、`--fp16 --fp16_backend amp`または`--fp16_full_eval`コマンドライン引数が渡されると有効になります。
このモードを明示的に有効/無効にすることもできます。
```json
{
"fp16": {
"enabled": true,
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
}
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
これが[ドキュメント](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#fp16-training-options)です。
### BF16
fp16 の代わりに bf16 (bfloat16) が必要な場合は、次の構成セクションが使用されます。
```json
{
"bf16": {
"enabled": "auto"
}
}
```
bf16 は fp32 と同じダイナミック レンジを備えているため、損失スケーリングは必要ありません。
このモードは、`--bf16` または `--bf16_full_eval` コマンドライン引数が渡されると有効になります。
このモードを明示的に有効/無効にすることもできます。
```json
{
"bf16": {
"enabled": true
}
}
```
<Tip>
`deepspeed==0.6.0`の時点では、bf16 サポートは新しく実験的なものです。
bf16 が有効な状態で [勾配累積](#gradient-accumulation) を使用する場合は、bf16 で勾配が累積されることに注意する必要があります。この形式の精度が低いため、これは希望どおりではない可能性があります。損失のある蓄積につながります。
この問題を修正し、より高精度の `dtype` (fp16 または fp32) を使用するオプションを提供するための作業が行われています。
</Tip>
### NCCL Collectives
訓練体制の`dtype`があり、さまざまな削減や収集/分散操作などのコミュニケーション集合体に使用される別の`dtype`があります。
すべての収集/分散操作は、データが含まれているのと同じ `dtype` で実行されるため、bf16 トレーニング体制を使用している場合、データは bf16 で収集されます。収集は損失のない操作です。
さまざまなリデュース操作は非常に損失が大きい可能性があります。たとえば、複数の GPU 間で勾配が平均化される場合、通信が fp16 または bf16 で行われる場合、結果は損失が多くなる可能性があります。複数の数値を低精度でアドバタイズすると結果は正確ではないためです。 。 bf16 では fp16 よりも精度が低いため、さらにそうです。通常は非常に小さい grad を平均する際の損失が最小限に抑えられるため、fp16 で十分であることがよくあります。したがって、デフォルトでは、半精度トレーニングでは fp16 がリダクション演算のデフォルトとして使用されます。ただし、この機能を完全に制御でき、必要に応じて小さなオーバーヘッドを追加して、リダクションが累積 dtype として fp32 を使用し、結果の準備ができた場合にのみ半精度 `dtype` にダウンキャストするようにすることもできます。でトレーニング中です。
デフォルトをオーバーライドするには、新しい構成エントリを追加するだけです。
```json
{
"communication_data_type": "fp32"
}
```
この記事の執筆時点での有効な値は、"fp16"、"bfp16"、"fp32"です。
注: ステージ ゼロ 3 には、bf16 通信タイプに関するバグがあり、`deepspeed==0.8.1`で修正されました。
### apex
apex AMP のようなモード セットを設定するには:
```json
"amp": {
"enabled": "auto",
"opt_level": "auto"
}
```
[`Trainer`] は `args.fp16_backend` の値に基づいて自動的に設定します。
`args.fp16_opt_level`。
このモードは、`--fp16 --fp16_backend apex --fp16_opt_level 01`コマンド ライン引数が渡されると有効になります。
このモードを明示的に構成することもできます。
```json
{
"amp": {
"enabled": true,
"opt_level": "O1"
}
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
これは[ドキュメント](https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/#automatic-mixed-precision-amp-training-options)です。
<a id='deepspeed-bs'></a>
### Batch Size
バッチサイズを設定するには、次を使用します。
```json
{
"train_batch_size": "auto",
"train_micro_batch_size_per_gpu": "auto"
}
```
[`Trainer`] は自動的に `train_micro_batch_size_per_gpu` を次の値に設定します。
`args.per_device_train_batch_size`と`train_batch_size`を`args.world_size * args.per_device_train_batch_size * args.gradient_accumulation_steps`に変更します。
値を明示的に設定することもできます。
```json
{
"train_batch_size": 12,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 4
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
<a id='deepspeed-grad-acc'></a>
### Gradient Accumulation
勾配累積セットを構成するには:
```json
{
"gradient_accumulation_steps": "auto"
}
```
[`Trainer`] は自動的にそれを `args.gradient_accumulation_steps` の値に設定します。
値を明示的に設定することもできます。
```json
{
"gradient_accumulation_steps": 3
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
<a id='deepspeed-grad-clip'></a>
### Gradient Clipping
グラデーション グラデーション クリッピング セットを構成するには:
```json
{
"gradient_clipping": "auto"
}
```
[`Trainer`] は自動的にそれを `args.max_grad_norm` の値に設定します。
値を明示的に設定することもできます。
```json
{
"gradient_clipping": 1.0
}
```
ただし、[`Trainer`] コマンドライン引数と DeepSpeed を自分で同期することになります。
構成。
<a id='deepspeed-weight-extraction'></a>
### Getting The Model Weights Out
トレーニングを継続し、DeepSpeed の使用を再開する限り、何も心配する必要はありません。 DeepSpeed ストア
fp32 のカスタム チェックポイント オプティマイザー ファイル内のマスターの重み。これは `global_step*/*optim_states.pt` (これは glob
パターン)、通常のチェックポイントの下に保存されます。
**FP16 ウェイト:**
モデルを ZeRO-2 で保存すると、モデルの重みを含む通常の `pytorch_model.bin` ファイルが作成されますが、
これらは重みの fp16 バージョンにすぎません。
ZeRO-3 では、モデルの重みが複数の GPU に分割されるため、状況はさらに複雑になります。
したがって、fp16 を保存するための `Trainer` を取得するには、`"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true` が必要です。
重みのバージョン。この設定が`False`の場合、`pytorch_model.bin`は作成されません。これは、デフォルトで DeepSpeed の `state_dict` に実際の重みではなくプレースホルダーが含まれるためです。この `state_dict` を保存した場合、ロードし直すことはできません。
```json
{
"zero_optimization": {
"stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
}
}
```
**FP32 重量:**
fp16 ウェイトはトレーニングを再開するのに適していますが、モデルの微調整が完了し、それを
[モデル ハブ](https://huggingface.co/models) にアクセスするか、fp32 を入手したいと思われる他の人に渡します。
重み。これは大量のメモリを必要とするプロセスであるため、トレーニング中に行うべきではないのが理想的です。
したがって、トレーニングの完了後にオフラインで実行するのが最適です。ただし、必要に応じて、空き CPU が十分にある場合は、
同じトレーニング スクリプトで実行できることを思い出してください。次のセクションでは、両方のアプローチについて説明します。
**ライブ FP32 ウェイト リカバリ:**
モデルが大きく、トレーニングの終了時に空き CPU メモリがほとんど残っていない場合、このアプローチは機能しない可能性があります。
少なくとも 1 つのチェックポイントを保存していて、最新のチェックポイントを使用したい場合は、次の手順を実行できます。
```python
from transformers.trainer_utils import get_last_checkpoint
from deepspeed.utils.zero_to_fp32 import load_state_dict_from_zero_checkpoint
checkpoint_dir = get_last_checkpoint(trainer.args.output_dir)
fp32_model = load_state_dict_from_zero_checkpoint(trainer.model, checkpoint_dir)
```
`--load_best_model_at_end` class:*~transformers.TrainingArguments* 引数を使用している場合 (最適なモデルを追跡するため)
チェックポイント)、最初に最終モデルを明示的に保存してから、上記と同じことを行うことでトレーニングを終了できます。
```python
from deepspeed.utils.zero_to_fp32 import load_state_dict_from_zero_checkpoint
checkpoint_dir = os.path.join(trainer.args.output_dir, "checkpoint-final")
trainer.deepspeed.save_checkpoint(checkpoint_dir)
fp32_model = load_state_dict_from_zero_checkpoint(trainer.model, checkpoint_dir)
```
<Tip>
`load_state_dict_from_zero_checkpoint` が実行されると、`model` はもはや使用できなくなることに注意してください。
同じアプリケーションの DeepSpeed コンテキスト。つまり、deepspeed エンジンを再初期化する必要があります。
`model.load_state_dict(state_dict)` はそこからすべての DeepSpeed マジックを削除します。したがって、これは最後にのみ実行してください
トレーニングの様子。
</Tip>
もちろん、class:*~transformers.Trainer* を使用する必要はなく、上記の例を独自のものに調整することができます。
トレーナー。
何らかの理由でさらに改良したい場合は、重みの fp32 `state_dict` を抽出して適用することもできます。
次の例に示すように、これらは自分で作成します。
```python
from deepspeed.utils.zero_to_fp32 import get_fp32_state_dict_from_zero_checkpoint
state_dict = get_fp32_state_dict_from_zero_checkpoint(checkpoint_dir) # already on cpu
model = model.cpu()
model.load_state_dict(state_dict)
```
**オフライン FP32 ウェイト リカバリ:**
DeepSpeed は特別な変換スクリプト`zero_to_fp32.py`を作成し、チェックポイントの最上位に配置します。
フォルダ。このスクリプトを使用すると、いつでも重みを抽出できます。スクリプトはスタンドアロンなので、もう必要ありません。
抽出を行うための設定ファイルまたは `Trainer` が必要です。
チェックポイント フォルダーが次のようになっているとします。
```bash
$ ls -l output_dir/checkpoint-1/
-rw-rw-r-- 1 stas stas 1.4K Mar 27 20:42 config.json
drwxrwxr-x 2 stas stas 4.0K Mar 25 19:52 global_step1/
-rw-rw-r-- 1 stas stas 12 Mar 27 13:16 latest
-rw-rw-r-- 1 stas stas 827K Mar 27 20:42 optimizer.pt
-rw-rw-r-- 1 stas stas 231M Mar 27 20:42 pytorch_model.bin
-rw-rw-r-- 1 stas stas 623 Mar 27 20:42 scheduler.pt
-rw-rw-r-- 1 stas stas 1.8K Mar 27 20:42 special_tokens_map.json
-rw-rw-r-- 1 stas stas 774K Mar 27 20:42 spiece.model
-rw-rw-r-- 1 stas stas 1.9K Mar 27 20:42 tokenizer_config.json
-rw-rw-r-- 1 stas stas 339 Mar 27 20:42 trainer_state.json
-rw-rw-r-- 1 stas stas 2.3K Mar 27 20:42 training_args.bin
-rwxrw-r-- 1 stas stas 5.5K Mar 27 13:16 zero_to_fp32.py*
```
この例では、DeepSpeed チェックポイント サブフォルダー *global_step1* が 1 つだけあります。したがって、FP32を再構築するには
重みを実行するだけです:
```bash
python zero_to_fp32.py . pytorch_model.bin
```
これだよ。 `pytorch_model.bin`には、複数の GPU から統合された完全な fp32 モデルの重みが含まれるようになります。
スクリプトは、ZeRO-2 または ZeRO-3 チェックポイントを自動的に処理できるようになります。
`python zero_to_fp32.py -h` を実行すると、使用方法の詳細が表示されます。
スクリプトは、ファイル`latest`の内容を使用して deepspeed サブフォルダーを自動検出します。
例には`global_step1`が含まれます。
注: 現在、スクリプトには最終的な fp32 モデルの重みの 2 倍の一般 RAM が必要です。
### ZeRO-3 と Infinity Nuances
ZeRO-3 は、パラメータ シャーディング機能の点で ZeRO-2 とは大きく異なります。
ZeRO-Infinity は ZeRO-3 をさらに拡張し、NVMe メモリやその他の複数の速度とスケーラビリティの向上をサポートします。
モデルに特別な変更を加える必要がなくても正常に動作するようにあらゆる努力が払われてきましたが、特定の点では
状況によっては、次の情報が必要になる場合があります。
#### Constructing Massive Models
DeepSpeed/ZeRO-3 は、既存の RAM に収まらない可能性のある数兆のパラメータを持つモデルを処理できます。そのような場合、
また、初期化をより高速に実行したい場合は、*deepspeed.zero.Init()* を使用してモデルを初期化します。
コンテキスト マネージャー (関数デコレーターでもあります)。次のようになります。
```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Config
import deepspeed
with deepspeed.zero.Init():
config = T5Config.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration(config)
```
ご覧のとおり、これによりランダムに初期化されたモデルが得られます。
事前トレーニングされたモデルを使用したい場合、`model_class.from_pretrained` は次の条件を満たす限りこの機能を有効にします。
`is_deepspeed_zero3_enabled()` は `True` を返します。これは現在、
[`TrainingArguments`] オブジェクト (渡された DeepSpeed 構成ファイルに ZeRO-3 構成が含まれている場合)
セクション。したがって、呼び出しの前に** [`TrainingArguments`] オブジェクトを作成する必要があります。
`from_pretrained`。考えられるシーケンスの例を次に示します。
```python
from transformers import AutoModel, Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(..., deepspeed=ds_config)
model = AutoModel.from_pretrained("t5-small")
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, ...)
```
公式のサンプル スクリプトを使用していて、コマンド ライン引数に `--deepspeed ds_config.json` が含まれている場合
ZeRO-3 設定を有効にすると、これがサンプル スクリプトの記述方法であるため、すべてがすでに完了しています。
注: モデルの fp16 重みが単一の GPU のメモリに収まらない場合は、この機能を使用する必要があります。
この方法とその他の関連機能の詳細については、[大規模モデルの構築](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/zero3.html#constructing-massive-models) を参照してください。
また、fp16 で事前訓練されたモデルをロードするときは、`from_pretrained` に使用するように指示する必要があります。
`torch_dtype=torch.float16`。詳細については、[from_pretrained-torch-dtype](#from_pretrained-torch-dtype) を参照してください。
#### Gathering Parameters
複数の GPU 上の ZeRO-3 では、現在の GPU のパラメータでない限り、単一の GPU がすべてのパラメータを持つことはありません。
実行層。したがって、すべてのレイヤーのすべてのパラメーターに一度にアクセスする必要がある場合は、それを行うための特定の方法があります。
ほとんどの場合は必要ありませんが、必要な場合は、[パラメータの収集](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/zero3.html#manual-parameter-coordination) を参照してください。
ただし、いくつかの場所で内部的に使用しています。その例の 1 つは、事前トレーニングされたモデルの重みをロードするときです。
`from_pretrained`。一度に 1 つのレイヤーをロードし、参加しているすべての GPU に即座に分割します。
大規模なモデルでは、メモリの関係で、1 つの GPU にロードしてから複数の GPU に分散することはできません。
制限。
また、ZeRO-3 では、独自のコードを作成し、次のようなモデル パラメーターの重みが発生するとします。
```python
tensor([1.0], device="cuda:0", dtype=torch.float16, requires_grad=True)
```
`tensor([1.])` にストレスを感じた場合、またはパラメータのサイズが `1` であるというエラーが発生した場合
より大きな多次元形状。これは、パラメーターが分割されており、表示されるのは ZeRO-3 プレースホルダーであることを意味します。
<a id='deepspeed-zero-inference'></a>
### ZeRO Inference
ZeRO Inference は、ZeRO-3 Training と同じ構成を使用します。オプティマイザーとスケジューラーのセクションは必要ありません。で
実際、同じものをトレーニングと共有したい場合は、これらを設定ファイルに残すことができます。彼らはただそうなるだろう
無視されました。
それ以外の場合は、通常の [`TrainingArguments`] 引数を渡すだけです。例えば：
```bash
deepspeed --num_gpus=2 your_program.py <normal cl args> --do_eval --deepspeed ds_config.json
```
唯一重要なことは、ZeRO-2 には何の利点もないため、ZeRO-3 構成を使用する必要があるということです。
ZeRO-3 のみがパラメーターのシャーディングを実行するのに対し、ZeRO-1 は勾配とオプティマイザーの状態をシャーディングするため、推論に役立ちます。
以下は、利用可能なすべての GPU をデプロイする DeepSpeed で`run_translation.py`を実行する例です。
```bash
deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py \
--deepspeed tests/deepspeed/ds_config_zero3.json \
--model_name_or_path t5-small --output_dir output_dir \
--do_eval --max_eval_samples 50 --warmup_steps 50 \
--max_source_length 128 --val_max_target_length 128 \
--overwrite_output_dir --per_device_eval_batch_size 4 \
--predict_with_generate --dataset_config "ro-en" --fp16 \
--source_lang en --target_lang ro --dataset_name wmt16 \
--source_prefix "translate English to Romanian: "
```
推論のために、オプティマイザーの状態と勾配によって使用される追加の大きなメモリは必要ないため、
はるかに大きなバッチやシーケンス長を同じハードウェアに適合できる必要があります。
さらに、DeepSpeed は現在、Deepspeed-Inference と呼ばれる関連製品を開発していますが、これとは何の関係もありません。
ZeRO テクノロジーに準拠していますが、代わりにテンソル並列処理を使用して、単一の GPU に収まらないモデルをスケーリングします。これは
現在開発中です。製品が完成したら統合を提供する予定です。
### Memory Requirements
Deepspeed ZeRO はメモリを CPU (および NVMe) にオフロードできるため、フレームワークは、使用されている GPU の数に応じて必要な CPU および GPU メモリの量を知ることができるユーティリティを提供します。
単一の GPU で `bigscience/T0_3B`を微調整するために必要なメモリの量を見積もってみましょう。
```bash
$ python -c 'from transformers import AutoModel; \
from deepspeed.runtime.zero.stage3 import estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live; \
model = AutoModel.from_pretrained("bigscience/T0_3B"); \
estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live(model, num_gpus_per_node=1, num_nodes=1)'
[...]
Estimated memory needed for params, optim states and gradients for a:
HW: Setup with 1 node, 1 GPU per node.
SW: Model with 2783M total params, 65M largest layer params.
per CPU | per GPU | Options
70.00GB | 0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=1
70.00GB | 0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=0
62.23GB | 5.43GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=1
62.23GB | 5.43GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=0
0.37GB | 46.91GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=1
15.56GB | 46.91GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=0
```
したがって、単一の 80 GB GPU で CPU オフロードなしで搭載することも、小さな 8 GB GPU でも最大 60 GB の CPU メモリが必要になることも可能です。 (これはパラメータ、オプティマイザの状態、および勾配のためのメモリであることに注意してください。cuda カーネル、アクティベーション、および一時メモリにはもう少し多くのメモリが必要です。)
次に、コストと速度のトレードオフになります。より小さい GPU を購入またはレンタルした方が安くなります (Deepspeed ZeRO では複数の GPU を使用できるため、GPU の数を減らすこともできます)。しかし、その場合は遅くなります。そのため、何かを実行する速度を気にしなくても、速度の低下は GPU の使用時間に直接影響し、コストが増大するため、どれが最も効果的かを実験して比較してください。
十分な GPU メモリがある場合は、すべてが高速になるため、CPU/NVMe オフロードを必ず無効にしてください。
たとえば、2 つの GPU に対して同じことを繰り返してみましょう。
```bash
$ python -c 'from transformers import AutoModel; \
from deepspeed.runtime.zero.stage3 import estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live; \
model = AutoModel.from_pretrained("bigscience/T0_3B"); \
estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live(model, num_gpus_per_node=2, num_nodes=1)'
[...]
Estimated memory needed for params, optim states and gradients for a:
HW: Setup with 1 node, 2 GPUs per node.
SW: Model with 2783M total params, 65M largest layer params.
per CPU | per GPU | Options
70.00GB | 0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=1
70.00GB | 0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=0
62.23GB | 2.84GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=1
62.23GB | 2.84GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=0
0.74GB | 23.58GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=1
31.11GB | 23.58GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=0
```
したがって、ここでは、CPU にオフロードせずに 2x 32GB 以上の GPU が必要になります。
詳細については、[メモリ推定ツール](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/memory.html) を参照してください。
### Filing Issues
ここでは、問題の真相をすぐに解明し、作業のブロックを解除できるよう、問題を報告する方法を説明します。
レポートには必ず次の内容を含めてください。
1. レポート内の完全な Deepspeed 構成ファイル
2. [`Trainer`] を使用している場合はコマンドライン引数、または
トレーナーのセットアップを自分でスクリプト作成している場合は、[`TrainingArguments`] 引数。しないでください
[`TrainingArguments`] には無関係なエントリが多数含まれているため、ダンプします。
3. 次の出力:
```bash
python -c 'import torch; print(f"torch: {torch.__version__}")'
python -c 'import transformers; print(f"transformers: {transformers.__version__}")'
python -c 'import deepspeed; print(f"deepspeed: {deepspeed.__version__}")'
```
4. 可能であれば、問題を再現できる Google Colab ノートブックへのリンクを含めてください。これを使えます
[ノートブック](https://github.com/stas00/porting/blob/master/transformers/deepspeed/DeepSpeed_on_colab_CLI.ipynb) として
出発点。
5. 不可能でない限り、カスタムデータセットではなく、常に使用できる標準データセットを使用してください。
6. 可能であれば、既存の [サンプル](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch) のいずれかを使用して問題を再現してみてください。
- Deepspeed が問題の原因ではないことがよくあります。
提出された問題の一部は、Deepspeed とは無関係であることが判明しました。それは、Deepspeed がセットアップから削除された後です。
問題はまだ残っていた。
したがって、完全に明白でない場合は、DeepSpeed 関連の問題です。
例外が発生し、DeepSpeed モジュールが関係していることがわかります。まず、DeepSpeed を含まないセットアップを再テストしてください。
問題が解決しない場合にのみ、Deepspeed について言及し、必要な詳細をすべて提供してください。
- 問題が統合部分ではなく DeepSpeed コアにあることが明らかな場合は、問題を提出してください。
[Deepspeed](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/) を直接使用します。よくわからない場合でも、ご安心ください。
どちらの問題トラッカーでも問題ありません。投稿されたらそれを判断し、次の場合は別の問題トラッカーにリダイレクトします。
そうである必要がある。
### Troubleshooting
#### the `deepspeed` process gets killed at startup without a traceback
`deepspeed`プロセスが起動時にトレースバックなしで強制終了された場合、それは通常、プログラムが試行したことを意味します。
システムが持っているよりも多くの CPU メモリを割り当てるか、プロセスが割り当てを許可されているため、OS カーネルがそれを強制終了します。
プロセス。これは、設定ファイルに `offload_optimizer` または `offload_param` が含まれている可能性が高いためです。
どちらも`cpu`にオフロードするように設定されています。 NVMe を使用している場合は、次の環境で実行している場合は NVMe へのオフロードを試してください。
ゼロ-3。 [特定のモデルに必要なメモリ量を見積もる]方法は次のとおりです(https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/memory.html)。
#### training and/or eval/predict loss is `NaN`
これは、bf16 混合精度モードで事前トレーニングされたモデルを取得し、それを fp16 (混合精度の有無にかかわらず) で使用しようとした場合によく発生します。 TPU でトレーニングされたほとんどのモデル、および多くの場合、Google によってリリースされたモデルは、このカテゴリに分類されます (たとえば、ほぼすべての t5 ベースのモデル)。ここでの解決策は、ハードウェアがサポートしている場合 (TPU、Ampere GPU 以降)、fp32 または bf16 を使用することです。
```json
{
"fp16": {
"enabled": "auto",
"loss_scale": 0,
"loss_scale_window": 1000,
"initial_scale_power": 16,
"hysteresis": 2,
"min_loss_scale": 1
}
}
```
ログには、Deepspeed が次のように`OVERFLOW!`を報告していることがわかります。
```
0%| | 0/189 [00:00<?, ?it/s]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 262144, reducing to 262144
1%|▌ | 1/189 [00:00<01:26, 2.17it/s]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 262144, reducing to 131072.0
1%|█▏
[...]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
14%|████████████████▌ | 27/189 [00:14<01:13, 2.21it/s]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
15%|█████████████████▏ | 28/189 [00:14<01:13, 2.18it/s]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
15%|█████████████████▊ | 29/189 [00:15<01:13, 2.18it/s]
[deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
[...]
```
これは、Deepspeed 損失スケーラーが損失オーバーフローを克服するスケーリング係数を見つけられないことを意味します。
(ログはここで読みやすくするためにマッサージされています。)
この場合、通常は `initial_scale_power` の値を上げる必要があります。通常、`initial_scale_power: 32` に設定すると問題が解決します。
### Notes
- DeepSpeed は PyTorch [`Trainer`] では動作しますが、TF [`TFTrainer`] では動作しません。
- DeepSpeed には pip でインストール可能な PyPI パッケージがありますが、ハードウェアに最も適合するように、また有効にする必要がある場合は、[ソース](https://github.com/microsoft/deepspeed#installation) からインストールすることを強くお勧めします。
1 ビット Adam などの特定の機能は、pypi ディストリビューションでは利用できません。
- 🤗 Transformers で DeepSpeed を使用するために [`Trainer`] を使用する必要はありません - 任意のモデルを使用できます
後者は [DeepSpeed 統合手順](https://www.deepspeed.ai/getting-started/#writing-deepspeed-models) に従って調整する必要があります。
## Non-Trainer Deepspeed Integration
[`~integrations.HfDeepSpeedConfig`] は、Deepspeed を 🤗 Transformers コアに統合するために使用されます
[`Trainer`] を使用しない場合の機能。実行する唯一のことは、Deepspeed ZeRO-3 パラメータ収集を処理し、`from_pretrained`呼び出し中にモデルを複数の GPU に自動的に分割することです。それ以外はすべて自分で行う必要があります。
[`Trainer`] を使用すると、すべてが自動的に処理されます。
[`Trainer`] を使用しない場合、DeepSpeed ZeRO-3 を効率的に導入するには、
モデルをインスタンス化する前に [`~integrations.HfDeepSpeedConfig`] オブジェクトを削除し、そのオブジェクトを生きたままにします。
Deepspeed ZeRO-1 または ZeRO-2 を使用している場合は、`HfDeepSpeedConfig`を使用する必要はまったくありません。
たとえば、事前トレーニングされたモデルの場合は次のようになります。
```python
from transformers.integrations import HfDeepSpeedConfig
from transformers import AutoModel
import deepspeed
ds_config = {...} # deepspeed config object or path to the file
# must run before instantiating the model to detect zero 3
dschf = HfDeepSpeedConfig(ds_config) # keep this object alive
model = AutoModel.from_pretrained("gpt2")
engine = deepspeed.initialize(model=model, config_params=ds_config, ...)
```
または、事前トレーニングされていないモデルの場合:
```python
from transformers.integrations import HfDeepSpeedConfig
from transformers import AutoModel, AutoConfig
import deepspeed
ds_config = {...} # deepspeed config object or path to the file
# must run before instantiating the model to detect zero 3
dschf = HfDeepSpeedConfig(ds_config) # keep this object alive
config = AutoConfig.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModel.from_config(config)
engine = deepspeed.initialize(model=model, config_params=ds_config, ...)
```
[`Trainer`] 統合を使用していない場合は、完全に独力で行うことになることに注意してください。基本的には、[Deepspeed](https://www.deepspeed.ai/) Web サイトのドキュメントに従ってください。また、設定ファイルを明示的に設定する必要があります。`"auto"`値は使用できず、代わりに実際の値を入力する必要があります。
## HfDeepSpeedConfig
[[autodoc]] integrations.HfDeepSpeedConfig
- all
### Custom DeepSpeed ZeRO Inference
以下は、単一の GPU にモデルを適合できない場合に、[`Trainer`] を使用せずに DeepSpeed ZeRO 推論を実行する方法の例です。解決策には、追加の GPU の使用、または GPU メモリを CPU メモリにオフロードすることが含まれます。
ここで理解すべき重要なニュアンスは、ZeRO の設計方法により、異なる GPU で異なる入力を並行して処理できるということです。
この例には大量のメモがあり、自己文書化されています。
必ず次のことを行ってください。
1. 十分な GPU メモリがある場合は、CPU オフロードを無効にします (速度が低下するため)。
2. Ampere または新しい GPU を所有している場合は、処理を高速化するために bf16 を有効にします。そのハードウェアがない場合は、bf16 混合精度で事前トレーニングされたモデル (ほとんどの t5 モデルなど) を使用しない限り、fp16 を有効にすることができます。これらは通常、fp16 でオーバーフローし、出力としてガベージが表示されます。
```python
#!/usr/bin/env python
# This script demonstrates how to use Deepspeed ZeRO in an inference mode when one can't fit a model
# into a single GPU
#
# 1. Use 1 GPU with CPU offload
# 2. Or use multiple GPUs instead
#
# First you need to install deepspeed: pip install deepspeed
#
# Here we use a 3B "bigscience/T0_3B" model which needs about 15GB GPU RAM - so 1 largish or 2
# small GPUs can handle it. or 1 small GPU and a lot of CPU memory.
#
# To use a larger model like "bigscience/T0" which needs about 50GB, unless you have an 80GB GPU -
# you will need 2-4 gpus. And then you can adapt the script to handle more gpus if you want to
# process multiple inputs at once.
#
# The provided deepspeed config also activates CPU memory offloading, so chances are that if you
# have a lot of available CPU memory and you don't mind a slowdown you should be able to load a
# model that doesn't normally fit into a single GPU. If you have enough GPU memory the program will
# run faster if you don't want offload to CPU - so disable that section then.
#
# To deploy on 1 gpu:
#
# deepspeed --num_gpus 1 t0.py
# or:
# python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=1 t0.py
#
# To deploy on 2 gpus:
#
# deepspeed --num_gpus 2 t0.py
# or:
# python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=2 t0.py
from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM
from transformers.integrations import HfDeepSpeedConfig
import deepspeed
import os
import torch
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false" # To avoid warnings about parallelism in tokenizers
# distributed setup
local_rank = int(os.getenv("LOCAL_RANK", "0"))
world_size = int(os.getenv("WORLD_SIZE", "1"))
torch.cuda.set_device(local_rank)
deepspeed.init_distributed()
model_name = "bigscience/T0_3B"
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
model_hidden_size = config.d_model
# batch size has to be divisible by world_size, but can be bigger than world_size
train_batch_size = 1 * world_size
# ds_config notes
#
# - enable bf16 if you use Ampere or higher GPU - this will run in mixed precision and will be
# faster.
#
# - for older GPUs you can enable fp16, but it'll only work for non-bf16 pretrained models - e.g.
# all official t5 models are bf16-pretrained
#
# - set offload_param.device to "none" or completely remove the `offload_param` section if you don't
# - want CPU offload
#
# - if using `offload_param` you can manually finetune stage3_param_persistence_threshold to control
# - which params should remain on gpus - the larger the value the smaller the offload size
#
# For indepth info on Deepspeed config see
# https://huggingface.co/docs/transformers/main/main_classes/deepspeed
# keeping the same format as json for consistency, except it uses lower case for true/false
# fmt: off
ds_config = {
"fp16": {
"enabled": False
},
"bf16": {
"enabled": False
},
"zero_optimization": {
"stage": 3,
"offload_param": {
"device": "cpu",
"pin_memory": True
},
"overlap_comm": True,
"contiguous_gradients": True,
"reduce_bucket_size": model_hidden_size * model_hidden_size,
"stage3_prefetch_bucket_size": 0.9 * model_hidden_size * model_hidden_size,
"stage3_param_persistence_threshold": 10 * model_hidden_size
},
"steps_per_print": 2000,
"train_batch_size": train_batch_size,
"train_micro_batch_size_per_gpu": 1,
"wall_clock_breakdown": False
}
# fmt: on
# next line instructs transformers to partition the model directly over multiple gpus using
# deepspeed.zero.Init when model's `from_pretrained` method is called.
#
# **it has to be run before loading the model AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)**
#
# otherwise the model will first be loaded normally and only partitioned at forward time which is
# less efficient and when there is little CPU RAM may fail
dschf = HfDeepSpeedConfig(ds_config) # keep this object alive
# now a model can be loaded.
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
# initialise Deepspeed ZeRO and store only the engine object
ds_engine = deepspeed.initialize(model=model, config_params=ds_config)[0]
ds_engine.module.eval() # inference
# Deepspeed ZeRO can process unrelated inputs on each GPU. So for 2 gpus you process 2 inputs at once.
# If you use more GPUs adjust for more.
# And of course if you have just one input to process you then need to pass the same string to both gpus
# If you use only one GPU, then you will have only rank 0.
rank = torch.distributed.get_rank()
if rank == 0:
text_in = "Is this review positive or negative? Review: this is the best cast iron skillet you will ever buy"
elif rank == 1:
text_in = "Is this review positive or negative? Review: this is the worst restaurant ever"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer.encode(text_in, return_tensors="pt").to(device=local_rank)
with torch.no_grad():
outputs = ds_engine.module.generate(inputs, synced_gpus=True)
text_out = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"rank{rank}:\n in={text_in}\n out={text_out}")
```
それを`t0.py`として保存して実行しましょう。
```
$ deepspeed --num_gpus 2 t0.py
rank0:
in=Is this review positive or negative? Review: this is the best cast iron skillet you will ever buy
out=Positive
rank1:
in=Is this review positive or negative? Review: this is the worst restaurant ever
out=negative
```
これは非常に基本的な例であり、ニーズに合わせて調整してください。
### `generate` nuances
ZeRO Stage-3 で複数の GPU を使用する場合、`generate(..., synced_gpus=True)`を呼び出して GPU を同期する必要があります。これを行わないと、1 つの GPU が他の GPU より先に生成を終了した場合、残りの GPU が生成を停止した GPU からウェイトのシャードを受信できなくなるため、システム全体がハングします。
`transformers>=4.28` 以降、`synced_gpus` が明示的に指定されていない場合、これらの条件が検出されると自動的に `True` に設定されます。ただし、必要に応じて `synced_gpus` の値をオーバーライドすることもできます。
## Deepspeed 統合のテスト
DeepSpeed 統合を含む PR を送信する場合は、CircleCI PR CI セットアップには GPU がないことに注意してください。そのため、GPU を必要とするテストは別の CI で毎晩のみ実行されます。したがって、PR で緑色の CI レポートが表示されても、DeepSpeed テストが合格したことを意味するわけではありません。
DeepSpeed テストを実行するには、少なくとも以下を実行してください。
```
RUN_SLOW=1 pytest tests/deepspeed/test_deepspeed.py
```
モデリングまたは pytorch サンプル コードのいずれかを変更した場合は、Model Zoo テストも実行します。以下はすべての DeepSpeed テストを実行します。
```
RUN_SLOW=1 pytest tests/deepspeed
```
## Main DeepSpeed Resources
- [プロジェクトの github](https://github.com/microsoft/deepspeed)
- [使用方法ドキュメント](https://www.deepspeed.ai/getting-started/)
- [API ドキュメント](https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/index.html)
- [ブログ投稿](https://www.microsoft.com/en-us/research/search/?q=deepspeed)
論文:
- [ZeRO: 兆パラメータ モデルのトレーニングに向けたメモリの最適化](https://arxiv.org/abs/1910.02054)
- [ZeRO-Offload: 10 億規模のモデル トレーニングの民主化](https://arxiv.org/abs/2101.06840)
- [ZeRO-Infinity: 極限スケールの深層学習のための GPU メモリの壁を打ち破る](https://arxiv.org/abs/2104.07857)
最後に、HuggingFace [`Trainer`] は DeepSpeed のみを統合していることを覚えておいてください。
DeepSpeed の使用に関して問題や質問がある場合は、[DeepSpeed GitHub](https://github.com/microsoft/DeepSpeed/issues) に問題を提出してください。
docs/source/ja/main_classes/feature_extractor.md 0 → 100644
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# Feature Extractor
フィーチャーエクストラクタは、オーディオまたはビジョンモデルのための入力フィーチャーの準備を担当しています。これには、シーケンスからのフィーチャー抽出（例：オーディオファイルの前処理からLog-Melスペクトログラムフィーチャーへの変換）、画像からのフィーチャー抽出（例：画像ファイルのクロッピング）、またパディング、正規化、そしてNumpy、PyTorch、TensorFlowテンソルへの変換も含まれます。
## FeatureExtractionMixin
[[autodoc]] feature_extraction_utils.FeatureExtractionMixin
- from_pretrained
- save_pretrained
## SequenceFeatureExtractor
[[autodoc]] SequenceFeatureExtractor
- pad
## BatchFeature
[[autodoc]] BatchFeature
## ImageFeatureExtractionMixin
[[autodoc]] image_utils.ImageFeatureExtractionMixin
docs/source/ja/main_classes/image_processor.md 0 → 100644
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# Image Processor
画像プロセッサは、ビジョン モデルの入力特徴の準備とその出力の後処理を担当します。これには、サイズ変更、正規化、PyTorch、TensorFlow、Flax、Numpy テンソルへの変換などの変換が含まれます。ロジットをセグメンテーション マスクに変換するなど、モデル固有の後処理も含まれる場合があります。
## ImageProcessingMixin
[[autodoc]] image_processing_utils.ImageProcessingMixin
- from_pretrained
- save_pretrained
## BatchFeature
[[autodoc]] BatchFeature
## BaseImageProcessor
[[autodoc]] image_processing_utils.BaseImageProcessor
docs/source/ja/main_classes/keras_callbacks.md 0 → 100644
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# Keras callbacks
Keras を使用して Transformers モデルをトレーニングする場合、一般的な処理を自動化するために使用できるライブラリ固有のコールバックがいくつかあります。
タスク:
## KerasMetricCallback
[[autodoc]] KerasMetricCallback
## PushToHubCallback
[[autodoc]] PushToHubCallback
docs/source/ja/main_classes/logging.md 0 → 100644
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# Logging
🤗 Transformersには、ライブラリの詳細度を簡単に設定できる中央集中型のロギングシステムがあります。
現在、ライブラリのデフォルトの詳細度は「WARNING」です。
詳細度を変更するには、直接設定メソッドの1つを使用するだけです。例えば、詳細度をINFOレベルに変更する方法は以下の通りです。
```python
import transformers
transformers.logging.set_verbosity_info()
```
環境変数 `TRANSFORMERS_VERBOSITY` を使用して、デフォルトの冗長性をオーバーライドすることもできます。設定できます
`debug`、`info`、`warning`、`error`、`critical` のいずれかに変更します。例えば：
```bash
TRANSFORMERS_VERBOSITY=error ./myprogram.py
```
さらに、一部の「警告」は環境変数を設定することで無効にできます。
`TRANSFORMERS_NO_ADVISORY_WARNINGS` を *1* などの true 値に設定します。これにより、次を使用してログに記録される警告が無効になります。
[`logger.warning_advice`]。例えば：
```bash
TRANSFORMERS_NO_ADVISORY_WARNINGS=1 ./myprogram.py
```
以下は、独自のモジュールまたはスクリプトでライブラリと同じロガーを使用する方法の例です。
```python
from transformers.utils import logging
logging.set_verbosity_info()
logger = logging.get_logger("transformers")
logger.info("INFO")
logger.warning("WARN")
```
このロギング モジュールのすべてのメソッドは以下に文書化されています。主なメソッドは次のとおりです。
[`logging.get_verbosity`] ロガーの現在の冗長レベルを取得します。
[`logging.set_verbosity`] を使用して、冗長性を選択したレベルに設定します。順番に（少ないものから）
冗長から最も冗長まで)、それらのレベル (括弧内は対応する int 値) は次のとおりです。
- `transformers.logging.CRITICAL` または `transformers.logging.FATAL` (int 値、50): 最も多いもののみをレポートします。
重大なエラー。
- `transformers.logging.ERROR` (int 値、40): エラーのみを報告します。
- `transformers.logging.WARNING` または `transformers.logging.WARN` (int 値、30): エラーと
警告。これはライブラリで使用されるデフォルトのレベルです。
- `transformers.logging.INFO` (int 値、20): エラー、警告、および基本情報をレポートします。
- `transformers.logging.DEBUG` (int 値、10): すべての情報をレポートします。
デフォルトでは、モデルのダウンロード中に「tqdm」進行状況バーが表示されます。 [`logging.disable_progress_bar`] および [`logging.enable_progress_bar`] を使用して、この動作を抑制または抑制解除できます。
## `logging` vs `warnings`
Python には、よく組み合わせて使用​​される 2 つのロギング システムがあります。上で説明した `logging` と `warnings` です。
これにより、特定のバケット内の警告をさらに分類できます (例: 機能またはパスの`FutureWarning`)
これはすでに非推奨になっており、`DeprecationWarning`は今後の非推奨を示します。
両方とも`transformers`ライブラリで使用します。 `logging`の`captureWarning`メソッドを活用して適応させて、
これらの警告メッセージは、上記の冗長設定ツールによって管理されます。
それはライブラリの開発者にとって何を意味しますか?次のヒューリスティックを尊重する必要があります。
- `warnings`は、ライブラリおよび`transformers`に依存するライブラリの開発者に優先されるべきです。
- `logging`は、日常のプロジェクトでライブラリを使用するライブラリのエンドユーザーに使用する必要があります。
以下の`captureWarnings`メソッドのリファレンスを参照してください。
[[autodoc]] logging.captureWarnings
## Base setters
[[autodoc]] logging.set_verbosity_error
[[autodoc]] logging.set_verbosity_warning
[[autodoc]] logging.set_verbosity_info
[[autodoc]] logging.set_verbosity_debug
## Other functions
[[autodoc]] logging.get_verbosity
[[autodoc]] logging.set_verbosity
[[autodoc]] logging.get_logger
[[autodoc]] logging.enable_default_handler
[[autodoc]] logging.disable_default_handler
[[autodoc]] logging.enable_explicit_format
[[autodoc]] logging.reset_format
[[autodoc]] logging.enable_progress_bar
[[autodoc]] logging.disable_progress_bar
docs/source/ja/main_classes/model.md 0 → 100644
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# Models
ベースクラスである [`PreTrainedModel`]、[`TFPreTrainedModel`]、[`FlaxPreTrainedModel`] は、モデルの読み込みと保存に関する共通のメソッドを実装しており、これはローカルのファイルやディレクトリから、またはライブラリが提供する事前学習モデル構成（HuggingFaceのAWS S3リポジトリからダウンロード）からモデルを読み込むために使用できます。
[`PreTrainedModel`] と [`TFPreTrainedModel`] は、次の共通のメソッドも実装しています：
- 語彙に新しいトークンが追加された場合に、入力トークン埋め込みのリサイズを行う
- モデルのアテンションヘッドを刈り込む
各モデルに共通するその他のメソッドは、[`~modeling_utils.ModuleUtilsMixin`]（PyTorchモデル用）および[`~modeling_tf_utils.TFModuleUtilsMixin`]（TensorFlowモデル用）で定義されており、テキスト生成の場合、[`~generation.GenerationMixin`]（PyTorchモデル用）、[`~generation.TFGenerationMixin`]（TensorFlowモデル用）、および[`~generation.FlaxGenerationMixin`]（Flax/JAXモデル用）もあります。
## PreTrainedModel
[[autodoc]] PreTrainedModel
- push_to_hub
- all
<a id='from_pretrained-torch-dtype'></a>
### 大規模モデルの読み込み
Transformers 4.20.0では、[`~PreTrainedModel.from_pretrained`] メソッドが再設計され、[Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/big_modeling) を使用して大規模モデルを扱うことが可能になりました。これには Accelerate >= 0.9.0 と PyTorch >= 1.9.0 が必要です。以前の方法でフルモデルを作成し、その後事前学習の重みを読み込む代わりに（これにはメモリ内のモデルサイズが2倍必要で、ランダムに初期化されたモデル用と重み用の2つが必要でした）、モデルを空の外殻として作成し、事前学習の重みが読み込まれるときにパラメーターを実体化するオプションが追加されました。
このオプションは `low_cpu_mem_usage=True` で有効にできます。モデルはまず空の重みを持つメタデバイス上に作成され、その後状態辞書が内部に読み込まれます（シャードされたチェックポイントの場合、シャードごとに読み込まれます）。この方法で使用される最大RAMは、モデルの完全なサイズだけです。
```py
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
t0pp = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bigscience/T0pp", low_cpu_mem_usage=True)
```
さらに、モデルが完全にRAMに収まらない場合（現時点では推論のみ有効）、異なるデバイスにモデルを直接配置できます。`device_map="auto"` を使用すると、Accelerateは各レイヤーをどのデバイスに配置するかを決定し、最速のデバイス（GPU）を最大限に活用し、残りの部分をCPU、あるいはGPU RAMが不足している場合はハードドライブにオフロードします。モデルが複数のデバイスに分割されていても、通常どおり実行されます。
`device_map` を渡す際、`low_cpu_mem_usage` は自動的に `True` に設定されるため、それを指定する必要はありません。
```py
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
t0pp = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bigscience/T0pp", device_map="auto")
```
モデルがデバイス間でどのように分割されたかは、その `hf_device_map` 属性を見ることで確認できます:
```py
t0pp.hf_device_map
```
```python out
{'shared': 0,
'decoder.embed_tokens': 0,
'encoder': 0,
'decoder.block.0': 0,
'decoder.block.1': 1,
'decoder.block.2': 1,
'decoder.block.3': 1,
'decoder.block.4': 1,
'decoder.block.5': 1,
'decoder.block.6': 1,
'decoder.block.7': 1,
'decoder.block.8': 1,
'decoder.block.9': 1,
'decoder.block.10': 1,
'decoder.block.11': 1,
'decoder.block.12': 1,
'decoder.block.13': 1,
'decoder.block.14': 1,
'decoder.block.15': 1,
'decoder.block.16': 1,
'decoder.block.17': 1,
'decoder.block.18': 1,
'decoder.block.19': 1,
'decoder.block.20': 1,
'decoder.block.21': 1,
'decoder.block.22': 'cpu',
'decoder.block.23': 'cpu',
'decoder.final_layer_norm': 'cpu',
'decoder.dropout': 'cpu',
'lm_head': 'cpu'}
```
同じフォーマットに従って、独自のデバイスマップを作成することもできます（レイヤー名からデバイスへの辞書です）。モデルのすべてのパラメータを指定されたデバイスにマップする必要がありますが、1つのレイヤーが完全に同じデバイスにある場合、そのレイヤーのサブモジュールのすべてがどこに行くかの詳細を示す必要はありません。例えば、次のデバイスマップはT0ppに適しています（GPUメモリがある場合）:
```python
device_map = {"shared": 0, "encoder": 0, "decoder": 1, "lm_head": 1}
```
モデルのメモリへの影響を最小限に抑えるもう 1 つの方法は、低精度の dtype (`torch.float16` など) でモデルをインスタンス化するか、以下で説明する直接量子化手法を使用することです。
### Model Instantiation dtype
Pytorch では、モデルは通常 `torch.float32` 形式でインスタンス化されます。これは、しようとすると問題になる可能性があります
重みが fp16 にあるモデルをロードすると、2 倍のメモリが必要になるためです。この制限を克服するには、次のことができます。
`torch_dtype` 引数を使用して、目的の `dtype` を明示的に渡します。
```python
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5", torch_dtype=torch.float16)
```
または、モデルを常に最適なメモリ パターンでロードしたい場合は、特別な値 `"auto"` を使用できます。
そして、`dtype` はモデルの重みから自動的に導出されます。
```python
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5", torch_dtype="auto")
```
スクラッチからインスタンス化されたモデルには、どの `dtype` を使用するかを指示することもできます。
```python
config = T5Config.from_pretrained("t5")
model = AutoModel.from_config(config)
```
Pytorch の設計により、この機能は浮動小数点 dtype でのみ使用できます。
## ModuleUtilsMixin
[[autodoc]] modeling_utils.ModuleUtilsMixin
## TFPreTrainedModel
[[autodoc]] TFPreTrainedModel
- push_to_hub
- all
## TFModelUtilsMixin
[[autodoc]] modeling_tf_utils.TFModelUtilsMixin
## FlaxPreTrainedModel
[[autodoc]] FlaxPreTrainedModel
- push_to_hub
- all
## Pushing to the Hub
[[autodoc]] utils.PushToHubMixin
## Sharded checkpoints
[[autodoc]] modeling_utils.load_sharded_checkpoint
docs/source/ja/main_classes/onnx.md 0 → 100644
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# Exporting 🤗 Transformers models to ONNX
🤗 Transformers は `transformers.onnx` パッケージを提供します。
設定オブジェクトを利用することで、モデルのチェックポイントをONNXグラフに変換することができます。
詳細は[ガイド](../serialization) を参照してください。
を参照してください。
## ONNX Configurations
以下の3つの抽象クラスを提供しています。
エクスポートしたいモデルアーキテクチャのタイプに応じて、継承すべき3つの抽象クラスを提供します：
* エンコーダーベースのモデルは [`~onnx.config.OnnxConfig`] を継承します。
* デコーダーベースのモデルは [`~onnx.config.OnnxConfigWithPast`] を継承します。
* エンコーダー・デコーダーモデルは [`~onnx.config.OnnxSeq2SeqConfigWithPast`] を継承しています。
### OnnxConfig
[[autodoc]] onnx.config.OnnxConfig
### OnnxConfigWithPast
[[autodoc]] onnx.config.OnnxConfigWithPast
### OnnxSeq2SeqConfigWithPast
[[autodoc]] onnx.config.OnnxSeq2SeqConfigWithPast
## ONNX Features
各 ONNX 構成は、次のことを可能にする一連の _機能_ に関連付けられています。
さまざまなタイプのトポロジまたはタスクのモデルをエクスポートします。
### FeaturesManager
[[autodoc]] onnx.features.FeaturesManager
docs/source/ja/main_classes/optimizer_schedules.md 0 → 100644
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# Optimization
`.optimization` モジュールは以下を提供します。
- モデルの微調整に使用できる重み減衰が修正されたオプティマイザー、および
- `_LRSchedule` から継承するスケジュール オブジェクトの形式のいくつかのスケジュール:
- 複数のバッチの勾配を累積するための勾配累積クラス
## AdamW (PyTorch)
[[autodoc]] AdamW
## AdaFactor (PyTorch)
[[autodoc]] Adafactor
## AdamWeightDecay (TensorFlow)
[[autodoc]] AdamWeightDecay
[[autodoc]] create_optimizer
## Schedules
### Learning Rate Schedules (Pytorch)
[[autodoc]] SchedulerType
[[autodoc]] get_scheduler
[[autodoc]] get_constant_schedule
[[autodoc]] get_constant_schedule_with_warmup
<img alt="" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/warmup_constant_schedule.png"/>
[[autodoc]] get_cosine_schedule_with_warmup
<img alt="" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/warmup_cosine_schedule.png"/>
[[autodoc]] get_cosine_with_hard_restarts_schedule_with_warmup
<img alt="" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/warmup_cosine_hard_restarts_schedule.png"/>
[[autodoc]] get_linear_schedule_with_warmup
<img alt="" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/warmup_linear_schedule.png"/>
[[autodoc]] get_polynomial_decay_schedule_with_warmup
[[autodoc]] get_inverse_sqrt_schedule
### Warmup (TensorFlow)
[[autodoc]] WarmUp
## Gradient Strategies
### GradientAccumulator (TensorFlow)
[[autodoc]] GradientAccumulator
docs/source/ja/main_classes/output.md 0 → 100644
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.
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# Model outputs
すべてのモデルには、[`~utils.ModelOutput`] のサブクラスのインスタンスである出力があります。それらは
モデルによって返されるすべての情報を含むデータ構造ですが、タプルまたは
辞書。
これがどのようになるかを例で見てみましょう。
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0) # Batch size 1
outputs = model(**inputs, labels=labels)
```
`outputs`オブジェクトは[`~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput`]である。
これは、オプションで `loss`、`logits`、オプションで `hidden_states`、オプションで `attentions` 属性を持つことを意味します。
オプションの `attentions` 属性を持つことを意味する。ここでは、`labels`を渡したので`loss`があるが、`hidden_states`と`attentions`はない。
`output_hidden_states=True`や`output_attentions=True`を渡していないので、`hidden_states`と`attentions`はない。
`output_attentions=True`を渡さなかったからだ。
<Tip>
`output_hidden_states=True`を渡すと、`outputs.hidden_states[-1]`が `outputs.last_hidden_states` と正確に一致することを期待するかもしれない。
しかし、必ずしもそうなるとは限りません。モデルによっては、最後に隠された状態が返されたときに、正規化やその後の処理を適用するものもあります。
</Tip>
通常と同じように各属性にアクセスできます。その属性がモデルから返されなかった場合は、
は `None`を取得します。ここで、たとえば`outputs.loss`はモデルによって計算された損失であり、`outputs.attentions`は
`None`。
`outputs`オブジェクトをタプルとして考える場合、`None`値を持たない属性のみが考慮されます。
たとえば、ここには 2 つの要素、`loss`、次に`logits`があります。
```python
outputs[:2]
```
たとえば、タプル `(outputs.loss, Outputs.logits)` を返します。
`outputs`オブジェクトを辞書として考慮する場合、「None」を持たない属性のみが考慮されます。
価値観。たとえば、ここには`loss` と `logits`という 2 つのキーがあります。
ここでは、複数のモデル タイプで使用される汎用モデルの出力を文書化します。具体的な出力タイプは次のとおりです。
対応するモデルのページに記載されています。
## ModelOutput
[[autodoc]] utils.ModelOutput
- to_tuple
## BaseModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutput
## BaseModelOutputWithPooling
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling
## BaseModelOutputWithCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions
## BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
## BaseModelOutputWithPast
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast
## BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
## Seq2SeqModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput
## CausalLMOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutput
## CausalLMOutputWithCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions
## CausalLMOutputWithPast
[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast
## MaskedLMOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.MaskedLMOutput
## Seq2SeqLMOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput
## NextSentencePredictorOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput
## SequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.SequenceClassifierOutput
## Seq2SeqSequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput
## MultipleChoiceModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput
## TokenClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.TokenClassifierOutput
## QuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput
## Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
## Seq2SeqSpectrogramOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput
## SemanticSegmenterOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput
## ImageClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutput
## ImageClassifierOutputWithNoAttention
[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention
## DepthEstimatorOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.DepthEstimatorOutput
## Wav2Vec2BaseModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput
## XVectorOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.XVectorOutput
## Seq2SeqTSModelOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput
## Seq2SeqTSPredictionOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput
## SampleTSPredictionOutput
[[autodoc]] modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput
## TFBaseModelOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput
## TFBaseModelOutputWithPooling
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling
## TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
## TFBaseModelOutputWithPast
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast
## TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
## TFSeq2SeqModelOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput
## TFCausalLMOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutput
## TFCausalLMOutputWithCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions
## TFCausalLMOutputWithPast
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast
## TFMaskedLMOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput
## TFSeq2SeqLMOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput
## TFNextSentencePredictorOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFNextSentencePredictorOutput
## TFSequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput
## TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput
## TFMultipleChoiceModelOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput
## TFTokenClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput
## TFQuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput
## TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
## FlaxBaseModelOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput
## FlaxBaseModelOutputWithPast
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast
## FlaxBaseModelOutputWithPooling
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling
## FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
## FlaxSeq2SeqModelOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput
## FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions
## FlaxMaskedLMOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput
## FlaxSeq2SeqLMOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput
## FlaxNextSentencePredictorOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxNextSentencePredictorOutput
## FlaxSequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput
## FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput
## FlaxMultipleChoiceModelOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput
## FlaxTokenClassifierOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput
## FlaxQuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput
## FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
docs/source/ja/main_classes/pipelines.md 0 → 100644
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# Pipelines
パイプラインは、推論にモデルを使うための簡単で優れた方法である。パイプラインは、複雑なコードのほとんどを抽象化したオブジェクトです。
パイプラインは、ライブラリから複雑なコードのほとんどを抽象化したオブジェクトで、名前付き固有表現認識、マスク言語モデリング、感情分析、特徴抽出、質問応答などのタスクに特化したシンプルなAPIを提供します。
Recognition、Masked Language Modeling、Sentiment Analysis、Feature Extraction、Question Answeringなどのタスクに特化したシンプルなAPIを提供します。以下を参照のこと。
[タスク概要](../task_summary)を参照してください。
パイプラインの抽象化には2つのカテゴリーがある：
- [`pipeline`] は、他のすべてのパイプラインをカプセル化する最も強力なオブジェクトです。
- タスク固有のパイプラインは、[オーディオ](#audio)、[コンピューター ビジョン](#computer-vision)、[自然言語処理](#natural-language-processing)、および [マルチモーダル](#multimodal) タスクで使用できます。
## The pipeline abstraction
*パイプライン* 抽象化は、他のすべての利用可能なパイプラインのラッパーです。他のものと同様にインスタンス化されます
パイプラインですが、さらなる生活の質を提供できます。
1 つの項目に対する単純な呼び出し:
```python
>>> pipe = pipeline("text-classification")
>>> pipe("This restaurant is awesome")
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998743534088135}]
```
[ハブ](https://huggingface.co) の特定のモデルを使用したい場合は、モデルがオンになっている場合はタスクを無視できます。
ハブはすでにそれを定義しています。
```python
>>> pipe = pipeline(model="roberta-large-mnli")
>>> pipe("This restaurant is awesome")
[{'label': 'NEUTRAL', 'score': 0.7313136458396912}]
```
多くの項目に対してパイプラインを呼び出すには、*list* を使用してパイプラインを呼び出すことができます。
```python
>>> pipe = pipeline("text-classification")
>>> pipe(["This restaurant is awesome", "This restaurant is awful"])
[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998743534088135},
{'label': 'NEGATIVE', 'score': 0.9996669292449951}]
```
完全なデータセットを反復するには、`Dataset`を直接使用することをお勧めします。これは、割り当てる必要がないことを意味します
データセット全体を一度に処理することも、自分でバッチ処理を行う必要もありません。これはカスタムループと同じくらい速く動作するはずです。
GPU。それが問題でない場合は、ためらわずに問題を作成してください。
```python
import datasets
from transformers import pipeline
from transformers.pipelines.pt_utils import KeyDataset
from tqdm.auto import tqdm
pipe = pipeline("automatic-speech-recognition", model="facebook/wav2vec2-base-960h", device=0)
dataset = datasets.load_dataset("superb", name="asr", split="test")
# KeyDataset (only *pt*) will simply return the item in the dict returned by the dataset item
# as we're not interested in the *target* part of the dataset. For sentence pair use KeyPairDataset
for out in tqdm(pipe(KeyDataset(dataset, "file"))):
print(out)
# {"text": "NUMBER TEN FRESH NELLY IS WAITING ON YOU GOOD NIGHT HUSBAND"}
# {"text": ....}
# ....
```
使いやすくするために、ジェネレーターを使用することもできます。
```python
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification")
def data():
while True:
# This could come from a dataset, a database, a queue or HTTP request
# in a server
# Caveat: because this is iterative, you cannot use `num_workers > 1` variable
# to use multiple threads to preprocess data. You can still have 1 thread that
# does the preprocessing while the main runs the big inference
yield "This is a test"
for out in pipe(data()):
print(out)
# {"text": "NUMBER TEN FRESH NELLY IS WAITING ON YOU GOOD NIGHT HUSBAND"}
# {"text": ....}
# ....
```
[[autodoc]] pipeline
## Pipeline batching
すべてのパイプラインでバッチ処理を使用できます。これはうまくいきます
パイプラインがストリーミング機能を使用するときは常に (つまり、リスト、`dataset`、または `generator`を渡すとき)。
```python
from transformers import pipeline
from transformers.pipelines.pt_utils import KeyDataset
import datasets
dataset = datasets.load_dataset("imdb", name="plain_text", split="unsupervised")
pipe = pipeline("text-classification", device=0)
for out in pipe(KeyDataset(dataset, "text"), batch_size=8, truncation="only_first"):
print(out)
# [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998743534088135}]
# Exactly the same output as before, but the content are passed
# as batches to the model
```
<Tip warning={true}>
ただし、これによってパフォーマンスが自動的に向上するわけではありません。状況に応じて、10 倍の高速化または 5 倍の低速化のいずれかになります。
ハードウェア、データ、使用されている実際のモデルについて。
主に高速化である例:
</Tip>
```python
from transformers import pipeline
from torch.utils.data import Dataset
from tqdm.auto import tqdm
pipe = pipeline("text-classification", device=0)
class MyDataset(Dataset):
def __len__(self):
return 5000
def __getitem__(self, i):
return "This is a test"
dataset = MyDataset()
for batch_size in [1, 8, 64, 256]:
print("-" * 30)
print(f"Streaming batch_size={batch_size}")
for out in tqdm(pipe(dataset, batch_size=batch_size), total=len(dataset)):
pass
```
```
# On GTX 970
------------------------------
Streaming no batching
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5000/5000 [00:26<00:00, 187.52it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=8
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5000/5000 [00:04<00:00, 1205.95it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=64
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5000/5000 [00:02<00:00, 2478.24it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=256
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5000/5000 [00:01<00:00, 2554.43it/s]
(diminishing returns, saturated the GPU)
```
最も速度が低下する例:
```python
class MyDataset(Dataset):
def __len__(self):
return 5000
def __getitem__(self, i):
if i % 64 == 0:
n = 100
else:
n = 1
return "This is a test" * n
```
これは、他の文に比べて非常に長い文が時折あります。その場合、**全体**のバッチは 400 である必要があります。
トークンが長いため、バッチ全体が [64, 4] ではなく [64, 400] になり、速度が大幅に低下します。さらに悪いことに、
バッチが大きくなると、プログラムは単純にクラッシュします。
```
------------------------------
Streaming no batching
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:05<00:00, 183.69it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=8
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:03<00:00, 265.74it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=64
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1000/1000 [00:26<00:00, 37.80it/s]
------------------------------
Streaming batch_size=256
0%| | 0/1000 [00:00<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
File "/home/nicolas/src/transformers/test.py", line 42, in <module>
for out in tqdm(pipe(dataset, batch_size=256), total=len(dataset)):
....
q = q / math.sqrt(dim_per_head) # (bs, n_heads, q_length, dim_per_head)
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 376.00 MiB (GPU 0; 3.95 GiB total capacity; 1.72 GiB already allocated; 354.88 MiB free; 2.46 GiB reserved in total by PyTorch)
```
この問題に対する適切な (一般的な) 解決策はなく、使用できる距離はユースケースによって異なる場合があります。のルール
親指：
ユーザーにとっての経験則は次のとおりです。
- **ハードウェアを使用して、負荷に対するパフォーマンスを測定します。測って、測って、測り続ける。実数というのは、
進むべき唯一の方法。**
- レイテンシに制約がある場合 (実際の製品が推論を実行している場合)、バッチ処理を行わないでください。
- CPU を使用している場合は、バッチ処理を行わないでください。
- GPU でスループットを使用している場合 (大量の静的データでモデルを実行したい場合)、次のようにします。
- sequence_length (「自然な」データ) のサイズについてまったくわからない場合は、デフォルトではバッチ処理や測定を行わず、
暫定的に追加してみます。失敗した場合に回復するために OOM チェックを追加します (失敗した場合は、ある時点で回復します)。
sequence_length を制御します。)
- sequence_length が非常に規則的である場合、バッチ処理は非常に興味深いものとなる可能性が高く、測定してプッシュしてください。
OOM が発生するまで続けます。
- GPU が大きいほど、バッチ処理がより興味深いものになる可能性が高くなります。
- バッチ処理を有効にしたらすぐに、OOM を適切に処理できることを確認してください。
## Pipeline chunk batching
`zero-shot-classification` と `question-answering` は、単一の入力で結果が得られる可能性があるという意味で、少し特殊です。
モデルの複数の前方パス。通常の状況では、これにより `batch_size` 引数に関する問題が発生します。
この問題を回避するために、これらのパイプラインはどちらも少し特殊になっており、代わりに `ChunkPipeline` になっています。
通常の `Pipeline`。要するに：
```python
preprocessed = pipe.preprocess(inputs)
model_outputs = pipe.forward(preprocessed)
outputs = pipe.postprocess(model_outputs)
```
今は次のようになります:
```python
all_model_outputs = []
for preprocessed in pipe.preprocess(inputs):
model_outputs = pipe.forward(preprocessed)
all_model_outputs.append(model_outputs)
outputs = pipe.postprocess(all_model_outputs)
```
パイプラインは以下で使用されるため、これはコードに対して非常に透過的である必要があります。
同じ方法。
パイプラインはバッチを自動的に処理できるため、これは簡略化されたビューです。気にする必要はないという意味です
入力が実際にトリガーする前方パスの数については、`batch_size` を最適化できます。
入力とは独立して。前のセクションの注意事項が引き続き適用されます。
## Pipeline custom code
特定のパイプラインをオーバーライドする場合。
目の前のタスクに関する問題を作成することを躊躇しないでください。パイプラインの目標は、使いやすく、ほとんどのユーザーをサポートすることです。
したがって、`transformers`があなたのユースケースをサポートする可能性があります。
単純に試してみたい場合は、次のことができます。
- 選択したパイプラインをサブクラス化します
```python
class MyPipeline(TextClassificationPipeline):
def postprocess():
# Your code goes here
scores = scores * 100
# And here
my_pipeline = MyPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, ...)
# or if you use *pipeline* function, then:
my_pipeline = pipeline(model="xxxx", pipeline_class=MyPipeline)
```
これにより、必要なカスタム コードをすべて実行できるようになります。
## Implementing a pipeline
[Implementing a new pipeline](../add_new_pipeline)
## Audio
オーディオ タスクに使用できるパイプラインには次のものがあります。
### AudioClassificationPipeline
[[autodoc]] AudioClassificationPipeline
- __call__
- all
### AutomaticSpeechRecognitionPipeline
[[autodoc]] AutomaticSpeechRecognitionPipeline
- __call__
- all
### TextToAudioPipeline
[[autodoc]] TextToAudioPipeline
- __call__
- all
### ZeroShotAudioClassificationPipeline
[[autodoc]] ZeroShotAudioClassificationPipeline
- __call__
- all
## Computer vision
コンピューター ビジョン タスクに使用できるパイプラインには次のものがあります。
### DepthEstimationPipeline
[[autodoc]] DepthEstimationPipeline
- __call__
- all
### ImageClassificationPipeline
[[autodoc]] ImageClassificationPipeline
- __call__
- all
### ImageSegmentationPipeline
[[autodoc]] ImageSegmentationPipeline
- __call__
- all
### ImageToImagePipeline
[[autodoc]] ImageToImagePipeline
- __call__
- all
### ObjectDetectionPipeline
[[autodoc]] ObjectDetectionPipeline
- __call__
- all
### VideoClassificationPipeline
[[autodoc]] VideoClassificationPipeline
- __call__
- all
### ZeroShotImageClassificationPipeline
[[autodoc]] ZeroShotImageClassificationPipeline
- __call__
- all
### ZeroShotObjectDetectionPipeline
[[autodoc]] ZeroShotObjectDetectionPipeline
- __call__
- all
## Natural Language Processing
自然言語処理タスクに使用できるパイプラインには次のものがあります。
### ConversationalPipeline
[[autodoc]] Conversation
[[autodoc]] ConversationalPipeline
- __call__
- all
### FillMaskPipeline
[[autodoc]] FillMaskPipeline
- __call__
- all
### NerPipeline
[[autodoc]] NerPipeline
詳細については、[`TokenClassificationPipeline`] を参照してください。
### QuestionAnsweringPipeline
[[autodoc]] QuestionAnsweringPipeline
- __call__
- all
### SummarizationPipeline
[[autodoc]] SummarizationPipeline
- __call__
- all
### TableQuestionAnsweringPipeline
[[autodoc]] TableQuestionAnsweringPipeline
- __call__
### TextClassificationPipeline
[[autodoc]] TextClassificationPipeline
- __call__
- all
### TextGenerationPipeline
[[autodoc]] TextGenerationPipeline
- __call__
- all
### Text2TextGenerationPipeline
[[autodoc]] Text2TextGenerationPipeline
- __call__
- all
### TokenClassificationPipeline
[[autodoc]] TokenClassificationPipeline
- __call__
- all
### TranslationPipeline
[[autodoc]] TranslationPipeline
- __call__
- all
### ZeroShotClassificationPipeline
[[autodoc]] ZeroShotClassificationPipeline
- __call__
- all
## Multimodal
マルチモーダル タスクに使用できるパイプラインには次のものがあります。
### DocumentQuestionAnsweringPipeline
[[autodoc]] DocumentQuestionAnsweringPipeline
- __call__
- all
### FeatureExtractionPipeline
[[autodoc]] FeatureExtractionPipeline
- __call__
- all
### ImageToTextPipeline
[[autodoc]] ImageToTextPipeline
- __call__
- all
### VisualQuestionAnsweringPipeline
[[autodoc]] VisualQuestionAnsweringPipeline
- __call__
- all
## Parent class: `Pipeline`
[[autodoc]] Pipeline
docs/source/ja/main_classes/processors.md 0 → 100644
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# Processors
Transformers ライブラリでは、プロセッサは 2 つの異なる意味を持ちます。
- [Wav2Vec2](../model_doc/wav2vec2) などのマルチモーダル モデルの入力を前処理するオブジェクト (音声とテキスト)
または [CLIP](../model_doc/clip) (テキストとビジョン)
- 古いバージョンのライブラリで GLUE または SQUAD のデータを前処理するために使用されていたオブジェクトは非推奨になりました。
## Multi-modal processors
マルチモーダル モデルでは、オブジェクトが複数のモダリティ (テキスト、
視覚と音声）。これは、2 つ以上の処理オブジェクトをグループ化するプロセッサーと呼ばれるオブジェクトによって処理されます。
トークナイザー (テキスト モダリティ用)、画像プロセッサー (視覚用)、特徴抽出器 (オーディオ用) など。
これらのプロセッサは、保存およびロード機能を実装する次の基本クラスを継承します。
[[autodoc]] ProcessorMixin
## Deprecated processors
すべてのプロセッサは、同じアーキテクチャに従っています。
[`~data.processors.utils.DataProcessor`]。プロセッサは次のリストを返します。
[`~data.processors.utils.InputExample`]。これら
[`~data.processors.utils.InputExample`] は次のように変換できます。
[`~data.processors.utils.Input features`] をモデルにフィードします。
[[autodoc]] data.processors.utils.DataProcessor
[[autodoc]] data.processors.utils.InputExample
[[autodoc]] data.processors.utils.InputFeatures
## GLUE
[一般言語理解評価 (GLUE)](https://gluebenchmark.com/) は、
既存の NLU タスクの多様なセットにわたるモデルのパフォーマンス。紙と同時発売された [GLUE: A
自然言語理解のためのマルチタスクベンチマークおよび分析プラットフォーム](https://openreview.net/pdf?id=rJ4km2R5t7)
このライブラリは、MRPC、MNLI、MNLI (不一致)、CoLA、SST2、STSB、
QQP、QNLI、RTE、WNLI。
それらのプロセッサは次のとおりです。
- [`~data.processors.utils.MrpcProcessor`]
- [`~data.processors.utils.MnliProcessor`]
- [`~data.processors.utils.MnliMismatchedProcessor`]
- [`~data.processors.utils.Sst2Processor`]
- [`~data.processors.utils.StsbProcessor`]
- [`~data.processors.utils.QqpProcessor`]
- [`~data.processors.utils.QnliProcessor`]
- [`~data.processors.utils.RteProcessor`]
- [`~data.processors.utils.WnliProcessor`]
さらに、次のメソッドを使用して、データ ファイルから値をロードし、それらをリストに変換することができます。
[`~data.processors.utils.InputExample`]。
[[autodoc]] data.processors.glue.glue_convert_examples_to_features
## XNLI
[クロスリンガル NLI コーパス (XNLI)](https://www.nyu.edu/projects/bowman/xnli/) は、
言語を超えたテキスト表現の品質。 XNLI は、[*MultiNLI*](http://www.nyu.edu/projects/bowman/multinli/) に基づくクラウドソースのデータセットです。テキストのペアには、15 個のテキスト含意アノテーションがラベル付けされています。
さまざまな言語 (英語などの高リソース言語とスワヒリ語などの低リソース言語の両方を含む)。
論文 [XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations](https://arxiv.org/abs/1809.05053) と同時にリリースされました。
このライブラリは、XNLI データをロードするプロセッサをホストします。
- [`~data.processors.utils.XnliProcessor`]
テストセットにはゴールドラベルが付いているため、評価はテストセットで行われますのでご了承ください。
これらのプロセッサを使用する例は、[run_xnli.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/legacy/text-classification/run_xnli.py) スクリプトに示されています。
## SQuAD
[The Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)](https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer//) は、次のベンチマークです。
質問応答に関するモデルのパフォーマンスを評価します。 v1.1 と v2.0 の 2 つのバージョンが利用可能です。最初のバージョン
(v1.1) は、論文 [SQuAD: 100,000+ question for Machine Comprehension of Text](https://arxiv.org/abs/1606.05250) とともにリリースされました。 2 番目のバージョン (v2.0) は、論文 [Know What You Don't と同時にリリースされました。
知っておくべき: SQuAD の答えられない質問](https://arxiv.org/abs/1806.03822)。
このライブラリは、次の 2 つのバージョンのそれぞれのプロセッサをホストします。
### Processors
それらのプロセッサは次のとおりです。
- [`~data.processors.utils.SquadV1Processor`]
- [`~data.processors.utils.SquadV2Processor`]
どちらも抽象クラス [`~data.processors.utils.SquadProcessor`] を継承しています。
[[autodoc]] data.processors.squad.SquadProcessor
- all
さらに、次のメソッドを使用して、SQuAD の例を次の形式に変換できます。
モデルの入力として使用できる [`~data.processors.utils.SquadFeatures`]。
[[autodoc]] data.processors.squad.squad_convert_examples_to_features
これらのプロセッサと前述の方法は、データを含むファイルだけでなく、
*tensorflow_datasets* パッケージ。以下に例を示します。
### Example usage
以下にプロセッサを使用した例と、データ ファイルを使用した変換方法を示します。
```python
# Loading a V2 processor
processor = SquadV2Processor()
examples = processor.get_dev_examples(squad_v2_data_dir)
# Loading a V1 processor
processor = SquadV1Processor()
examples = processor.get_dev_examples(squad_v1_data_dir)
features = squad_convert_examples_to_features(
examples=examples,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=max_seq_length,
doc_stride=args.doc_stride,
max_query_length=max_query_length,
is_training=not evaluate,
)
```
*tensorflow_datasets* の使用は、データ ファイルを使用するのと同じくらい簡単です。
```python
# tensorflow_datasets only handle Squad V1.
tfds_examples = tfds.load("squad")
examples = SquadV1Processor().get_examples_from_dataset(tfds_examples, evaluate=evaluate)
features = squad_convert_examples_to_features(
examples=examples,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=max_seq_length,
doc_stride=args.doc_stride,
max_query_length=max_query_length,
is_training=not evaluate,
)
```
これらのプロセッサを使用する別の例は、[run_squad.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/legacy/question-answering/run_squad.py) スクリプトに示されています。
docs/source/ja/main_classes/quantization.md 0 → 100644
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Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
specific language governing permissions and limitations under the License.
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# Quantize 🤗 Transformers models
## `AutoGPTQ` Integration
🤗 Transformers には、言語モデルで GPTQ 量子化を実行するための `optimum` API が統合されています。パフォーマンスを大幅に低下させることなく、推論速度を高速化することなく、モデルを 8、4、3、さらには 2 ビットでロードおよび量子化できます。これは、ほとんどの GPU ハードウェアでサポートされています。
量子化モデルの詳細については、以下を確認してください。
- [GPTQ](https://arxiv.org/pdf/2210.17323.pdf) 論文
- GPTQ 量子化に関する `optimum` [ガイド](https://huggingface.co/docs/optimum/llm_quantization/usage_guides/quantization)
- バックエンドとして使用される [`AutoGPTQ`](https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ) ライブラリ
### Requirements
以下のコードを実行するには、以下の要件がインストールされている必要があります：
- 最新の `AutoGPTQ` ライブラリをインストールする。
`pip install auto-gptq` をインストールする。
- 最新の `optimum` をソースからインストールする。
`git+https://github.com/huggingface/optimum.git` をインストールする。
- 最新の `transformers` をソースからインストールする。
最新の `transformers` をソースからインストールする `pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git`
- 最新の `accelerate` ライブラリをインストールする。
`pip install --upgrade accelerate` を実行する。
GPTQ統合は今のところテキストモデルのみをサポートしているので、視覚、音声、マルチモーダルモデルでは予期せぬ挙動に遭遇するかもしれないことに注意してください。
### Load and quantize a model
GPTQ は、量子化モデルを使用する前に重みのキャリブレーションを必要とする量子化方法です。トランスフォーマー モデルを最初から量子化する場合は、量子化モデルを作成するまでに時間がかかることがあります (`facebook/opt-350m`モデルの Google colab では約 5 分)。
したがって、GPTQ 量子化モデルを使用するシナリオは 2 つあります。最初の使用例は、ハブで利用可能な他のユーザーによってすでに量子化されたモデルをロードすることです。2 番目の使用例は、モデルを最初から量子化し、保存するかハブにプッシュして、他のユーザーが使用できるようにすることです。それも使ってください。
#### GPTQ Configuration
モデルをロードして量子化するには、[`GPTQConfig`] を作成する必要があります。データセットを準備するには、`bits`の数、量子化を調整するための`dataset`、およびモデルの`Tokenizer`を渡す必要があります。
```python
model_id = "facebook/opt-125m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
gptq_config = GPTQConfig(bits=4, dataset = "c4", tokenizer=tokenizer)
```
独自のデータセットを文字列のリストとして渡すことができることに注意してください。ただし、GPTQ 論文のデータセットを使用することを強くお勧めします。
```python
dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."]
quantization = GPTQConfig(bits=4, dataset = dataset, tokenizer=tokenizer)
```
#### Quantization
`from_pretrained` を使用し、`quantization_config` を設定することでモデルを量子化できます。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=gptq_config)
```
モデルを量子化するには GPU が必要であることに注意してください。モデルを CPU に配置し、量子化するためにモジュールを GPU に前後に移動させます。
CPU オフロードの使用中に GPU の使用量を最大化したい場合は、`device_map = "auto"` を設定できます。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config)
```
ディスク オフロードはサポートされていないことに注意してください。さらに、データセットが原因でメモリが不足している場合は、`from_pretained` で `max_memory` を渡す必要がある場合があります。 `device_map`と`max_memory`の詳細については、この [ガイド](https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/big_modeling#designing-a-device-map) を参照してください。
<Tip warning={true}>
GPTQ 量子化は、現時点ではテキスト モデルでのみ機能します。さらに、量子化プロセスはハードウェアによっては長時間かかる場合があります (NVIDIA A100 を使用した場合、175B モデル = 4 gpu 時間)。モデルの GPTQ 量子化バージョンが存在しない場合は、ハブで確認してください。そうでない場合は、github で要求を送信できます。
</Tip>
### Push quantized model to 🤗 Hub
他の 🤗 モデルと同様に、`push_to_hub` を使用して量子化モデルをハブにプッシュできます。量子化構成は保存され、モデルに沿ってプッシュされます。
```python
quantized_model.push_to_hub("opt-125m-gptq")
tokenizer.push_to_hub("opt-125m-gptq")
```
量子化されたモデルをローカル マシンに保存したい場合は、`save_pretrained` を使用して行うこともできます。
```python
quantized_model.save_pretrained("opt-125m-gptq")
tokenizer.save_pretrained("opt-125m-gptq")
```
`device_map` を使用してモデルを量子化した場合は、保存する前にモデル全体を GPU または `cpu` のいずれかに移動してください。
```python
quantized_model.to("cpu")
quantized_model.save_pretrained("opt-125m-gptq")
```
### Load a quantized model from the 🤗 Hub
`from_pretrained`を使用して、量子化されたモデルをハブからロードできます。
属性 `quantization_config` がモデル設定オブジェクトに存在することを確認して、プッシュされた重みが量子化されていることを確認します。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq")
```
必要以上のメモリを割り当てずにモデルをより速くロードしたい場合は、`device_map` 引数は量子化モデルでも機能します。 `accelerate`ライブラリがインストールされていることを確認してください。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq", device_map="auto")
```
### Exllama kernels for faster inference
4 ビット モデルの場合、推論速度を高めるために exllama カーネルを使用できます。デフォルトで有効になっています。 [`GPTQConfig`] で `disable_exllama` を渡すことで、その動作を変更できます。これにより、設定に保存されている量子化設定が上書きされます。カーネルに関連する属性のみを上書きできることに注意してください。さらに、exllama カーネルを使用したい場合は、モデル全体を GPU 上に置く必要があります。
```py
import torch
gptq_config = GPTQConfig(bits=4, disable_exllama=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/opt-125m-gptq", device_map="auto", quantization_config = gptq_config)
```
現時点では 4 ビット モデルのみがサポートされていることに注意してください。さらに、peft を使用して量子化モデルを微調整している場合は、exllama カーネルを非アクティブ化することをお勧めします。
#### Fine-tune a quantized model
Hugging Face エコシステムのアダプターの公式サポートにより、GPTQ で量子化されたモデルを微調整できます。
詳細については、[`peft`](https://github.com/huggingface/peft) ライブラリをご覧ください。
### Example demo
GPTQ を使用してモデルを量子化する方法と、peft を使用して量子化されたモデルを微調整する方法については、Google Colab [ノートブック](https://colab.research.google.com/drive/1_TIrmuKOFhuRRiTWN94iLKUFu6ZX4ceb?usp=sharing) を参照してください。
### GPTQConfig
[[autodoc]] GPTQConfig
## `bitsandbytes` Integration
🤗 Transformers は、`bitsandbytes` で最もよく使用されるモジュールと緊密に統合されています。数行のコードでモデルを 8 ビット精度でロードできます。
これは、`bitsandbytes`の `0.37.0`リリース以降、ほとんどの GPU ハードウェアでサポートされています。
量子化方法の詳細については、[LLM.int8()](https://arxiv.org/abs/2208.07339) 論文、または [ブログ投稿](https://huggingface.co/blog/hf-bitsandbytes-) をご覧ください。統合）コラボレーションについて。
`0.39.0`リリース以降、FP4 データ型を活用し、4 ビット量子化を使用して`device_map`をサポートする任意のモデルをロードできます。
独自の pytorch モデルを量子化したい場合は、🤗 Accelerate ライブラリの [ドキュメント](https://huggingface.co/docs/accelerate/main/en/usage_guides/quantization) をチェックしてください。
`bitsandbytes`統合を使用してできることは次のとおりです
### General usage
モデルが 🤗 Accelerate による読み込みをサポートし、`torch.nn.Linear` レイヤーが含まれている限り、 [`~PreTrainedModel.from_pretrained`] メソッドを呼び出すときに `load_in_8bit` または `load_in_4bit` 引数を使用してモデルを量子化できます。これはどのようなモダリティでも同様に機能するはずです。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_8bit=True)
model_4bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_4bit=True)
```
デフォルトでは、他のすべてのモジュール (例: `torch.nn.LayerNorm`) は `torch.float16` に変換されますが、その `dtype` を変更したい場合は、`torch_dtype` 引数を上書きできます。
```python
>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForCausalLM
>>> model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("facebook/opt-350m", load_in_8bit=True, torch_dtype=torch.float32)
>>> model_8bit.model.decoder.layers[-1].final_layer_norm.weight.dtype
torch.float32
```
### FP4 quantization
#### Requirements
以下のコード スニペットを実行する前に、以下の要件がインストールされていることを確認してください。
- 最新の`bitsandbytes`ライブラリ
`pip install bitsandbytes>=0.39.0`
- 最新の`accelerate`をインストールする
`pip install --upgrade accelerate`
- 最新の `transformers` をインストールする
`pip install --upgrade transformers`
#### Tips and best practices
- **高度な使用法:** 可能なすべてのオプションを使用した 4 ビット量子化の高度な使用法については、[この Google Colab ノートブック](https://colab.research.google.com/drive/1ge2F1QSK8Q7h0hn3YKuBCOAS0bK8E0wf) を参照してください。
- **`batch_size=1` による高速推論 :** bitsandbytes の `0.40.0` リリース以降、`batch_size=1` では高速推論の恩恵を受けることができます。 [これらのリリース ノート](https://github.com/TimDettmers/bitsandbytes/releases/tag/0.40.0) を確認し、この機能を活用するには`0.40.0`以降のバージョンを使用していることを確認してください。箱の。
- **トレーニング:** [QLoRA 論文](https://arxiv.org/abs/2305.14314) によると、4 ビット基本モデルをトレーニングする場合 (例: LoRA アダプターを使用)、`bnb_4bit_quant_type='nf4'` を使用する必要があります。 。
- **推論:** 推論の場合、`bnb_4bit_quant_type` はパフォーマンスに大きな影響を与えません。ただし、モデルの重みとの一貫性を保つために、必ず同じ `bnb_4bit_compute_dtype` および `torch_dtype` 引数を使用してください。
#### Load a large model in 4bit
`.from_pretrained` メソッドを呼び出すときに `load_in_4bit=True` を使用すると、メモリ使用量を (おおよそ) 4 で割ることができます。
```python
# pip install transformers accelerate bitsandbytes
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "bigscience/bloom-1b7"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", load_in_4bit=True)
```
<Tip warning={true}>
モデルが 4 ビットでロードされると、現時点では量子化された重みをハブにプッシュすることはできないことに注意してください。 4 ビットの重みはまだサポートされていないため、トレーニングできないことにも注意してください。ただし、4 ビット モデルを使用して追加のパラメーターをトレーニングすることもできます。これについては次のセクションで説明します。
</Tip>
### Load a large model in 8bit
`.from_pretrained` メソッドを呼び出すときに `load_in_8bit=True` 引数を使用すると、メモリ要件をおよそ半分にしてモデルをロードできます。
```python
# pip install transformers accelerate bitsandbytes
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "bigscience/bloom-1b7"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", load_in_8bit=True)
```
次に、通常 [`PreTrainedModel`] を使用するのと同じようにモデルを使用します。
`get_memory_footprint` メソッドを使用して、モデルのメモリ フットプリントを確認できます。
```python
print(model.get_memory_footprint())
```
この統合により、大きなモデルを小さなデバイスにロードし、問題なく実行できるようになりました。
<Tip warning={true}>
モデルが 8 ビットでロードされると、最新の `transformers`と`bitsandbytes`を使用する場合を除き、量子化された重みをハブにプッシュすることは現在不可能であることに注意してください。 8 ビットの重みはまだサポートされていないため、トレーニングできないことにも注意してください。ただし、8 ビット モデルを使用して追加のパラメーターをトレーニングすることもできます。これについては次のセクションで説明します。
また、`device_map` はオプションですが、利用可能なリソース上でモデルを効率的にディスパッチするため、推論には `device_map = 'auto'` を設定することが推奨されます。
</Tip>
#### Advanced use cases
ここでは、FP4 量子化を使用して実行できるいくつかの高度な使用例について説明します。
##### Change the compute dtype
compute dtype は、計算中に使用される dtype を変更するために使用されます。たとえば、隠し状態は`float32`にありますが、高速化のために計算を bf16 に設定できます。デフォルトでは、compute dtype は `float32` に設定されます。
```python
import torch
from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16)
```
##### Using NF4 (Normal Float 4) data type
NF4 データ型を使用することもできます。これは、正規分布を使用して初期化された重みに適合した新しい 4 ビット データ型です。その実行のために:
```python
from transformers import BitsAndBytesConfig
nf4_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
)
model_nf4 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=nf4_config)
```
##### Use nested quantization for more memory efficient inference
また、ネストされた量子化手法を使用することをお勧めします。これにより、パフォーマンスを追加することなく、より多くのメモリが節約されます。経験的な観察から、これにより、NVIDIA-T4 16GB 上でシーケンス長 1024、バッチ サイズ 1、勾配累積ステップ 4 の llama-13b モデルを微調整することが可能になります。
```python
from transformers import BitsAndBytesConfig
double_quant_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
model_double_quant = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=double_quant_config)
```
### Push quantized models on the 🤗 Hub
`push_to_hub`メソッドを単純に使用することで、量子化されたモデルをハブにプッシュできます。これにより、最初に量子化構成ファイルがプッシュされ、次に量子化されたモデルの重みがプッシュされます。
この機能を使用できるようにするには、必ず `bitsandbytes>0.37.2` を使用してください (この記事の執筆時点では、`bitsandbytes==0.38.0.post1` でテストしました)。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bigscience/bloom-560m", device_map="auto", load_in_8bit=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bigscience/bloom-560m")
model.push_to_hub("bloom-560m-8bit")
```
<Tip warning={true}>
大規模なモデルでは、ハブ上で 8 ビット モデルをプッシュすることが強く推奨されます。これにより、コミュニティはメモリ フットプリントの削減と、たとえば Google Colab での大規模なモデルの読み込みによる恩恵を受けることができます。
</Tip>
### Load a quantized model from the 🤗 Hub
`from_pretrained`メソッドを使用して、ハブから量子化モデルをロードできます。属性 `quantization_config` がモデル設定オブジェクトに存在することを確認して、プッシュされた重みが量子化されていることを確認します。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("{your_username}/bloom-560m-8bit", device_map="auto")
```
この場合、引数 `load_in_8bit=True` を指定する必要はありませんが、`bitsandbytes` と `accelerate` がインストールされていることを確認する必要があることに注意してください。
また、`device_map` はオプションですが、利用可能なリソース上でモデルを効率的にディスパッチするため、推論には `device_map = 'auto'` を設定することが推奨されます。
### Advanced use cases
このセクションは、8 ビット モデルのロードと実行以外に何ができるかを探求したい上級ユーザーを対象としています。
#### Offload between `cpu` and `gpu`
この高度な使用例の 1 つは、モデルをロードし、`CPU`と`GPU`の間で重みをディスパッチできることです。 CPU 上でディスパッチされる重みは **8 ビットに変換されない**ため、`float32`に保持されることに注意してください。この機能は、非常に大規模なモデルを適合させ、そのモデルを GPU と CPU の間でディスパッチしたいユーザーを対象としています。
まず、`transformers` から [`BitsAndBytesConfig`] をロードし、属性 `llm_int8_enable_fp32_cpu_offload` を `True` に設定します。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True)
```
`bigscience/bloom-1b7`モデルをロードする必要があり、`lm_head`を除くモデル全体に​​適合するのに十分な GPU RAM があるとします。したがって、次のようにカスタム device_map を作成します。
```python
device_map = {
"transformer.word_embeddings": 0,
"transformer.word_embeddings_layernorm": 0,
"lm_head": "cpu",
"transformer.h": 0,
"transformer.ln_f": 0,
}
```
そして、次のようにモデルをロードします。
```python
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"bigscience/bloom-1b7",
device_map=device_map,
quantization_config=quantization_config,
)
```
以上です！モデルを楽しんでください！
#### Play with `llm_int8_threshold`
`llm_int8_threshold` 引数を操作して、外れ値のしきい値を変更できます。 外れ値 とは、特定のしきい値より大きい隠れた状態の値です。
これは、`LLM.int8()`論文で説明されている外れ値検出の外れ値しきい値に対応します。このしきい値を超える隠し状態の値は外れ値とみなされ、それらの値に対する操作は fp16 で実行されます。通常、値は正規分布します。つまり、ほとんどの値は [-3.5, 3.5] の範囲内にありますが、大規模なモデルでは大きく異なる分布を示す例外的な系統的外れ値がいくつかあります。これらの外れ値は、多くの場合 [-60, -6] または [6, 60] の範囲内にあります。 Int8 量子化は、大きさが 5 程度までの値ではうまく機能しますが、それを超えると、パフォーマンスが大幅に低下します。適切なデフォルトのしきい値は 6 ですが、より不安定なモデル (小規模なモデル、微調整) では、より低いしきい値が必要になる場合があります。
この引数は、モデルの推論速度に影響を与える可能性があります。このパラメータを試してみて、ユースケースに最適なパラメータを見つけることをお勧めします。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
model_id = "bigscience/bloom-1b7"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
llm_int8_threshold=10,
)
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map=device_map,
quantization_config=quantization_config,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
```
#### Skip the conversion of some modules
一部のモデルには、安定性を確保するために 8 ビットに変換する必要がないモジュールがいくつかあります。たとえば、ジュークボックス モデルには、スキップする必要があるいくつかの `lm_head` モジュールがあります。 `llm_int8_skip_modules` で遊んでみる
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
model_id = "bigscience/bloom-1b7"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
llm_int8_skip_modules=["lm_head"],
)
model_8bit = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map=device_map,
quantization_config=quantization_config,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
```
#### Fine-tune a model that has been loaded in 8-bit
Hugging Face エコシステムのアダプターの公式サポートにより、8 ビットでロードされたモデルを微調整できます。
これにより、単一の Google Colab で`flan-t5-large`や`facebook/opt-6.7b`などの大規模モデルを微調整することができます。詳細については、[`peft`](https://github.com/huggingface/peft) ライブラリをご覧ください。
トレーニング用のモデルをロードするときに `device_map` を渡す必要がないことに注意してください。モデルが GPU に自動的にロードされます。必要に応じて、デバイス マップを特定のデバイスに設定することもできます (例: `cuda:0`、`0`、`torch.device('cuda:0')`)。 `device_map=auto`は推論のみに使用する必要があることに注意してください。
### BitsAndBytesConfig
[[autodoc]] BitsAndBytesConfig
## Quantization with 🤗 `optimum`
`optimum`でサポートされている量子化方法の詳細については、[Optimum ドキュメント](https://huggingface.co/docs/optimum/index) を参照し、これらが自分のユースケースに適用できるかどうかを確認してください。
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