DeepSpeed入门

pip install deepspeed

支持transformers: –deepspeed，以及config文件；

model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(args=cmd_args,
                                                     model=model,
                                                     model_parameters=params)

分布式和mixed-precision等，都包含在deepspeed.initialize和model_engine里面了；

删掉： torch.distributed.init_process_group(…)

for step, batch in enumerate(data_loader):
    #forward() method
    loss = model_engine(batch)

    #runs backpropagation
    model_engine.backward(loss)

    #weight update
    model_engine.step()

Gradient Average: 在model_engine.backward里自动解决；

Loss Scaling: 自动解决；

Learning Rate Scheduler: model_engin.step里自动解决；

save&load: (model、optimizer、lr scheduler状态，都存下来）(client_sd是用户自定义数据）

_, client_sd = model_engine.load_checkpoint(args.load_dir, args.ckpt_id)
step = client_sd['step']
...
if step % args.save_interval:
    client_sd['step'] = step
    ckpt_id = loss.item()
    model_engine.save_checkpoint(args.save_dir, ckpt_id, client_sd = client_sd)

配置文件：（例如名为ds_config.json)

{
  "train_batch_size": 8,
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 0.00015
    }
  },
  "fp16": {
    "enabled": true
  },
  "zero_optimization": true
}

hostfile: (和OpenMPI、Horovord兼容）（hostname GPU个数）

worker-1 slots=4
worker-2 slots=4

启动命令：

deepspeed --hostfile=myhostfile   \
  --deepspeed --deepspeed_config ds_config.json

–num_nodes： 在几台机器上跑；

–num_gpus：在几张GPU卡上跑；

–include: 白名单节点和GPU编号；例：–include=”worker-2:0,1″

–exclude: 黑名单节点和GPU编号；例：–exclude=”worker-2:0@worker-3:0,1″

环境变量：

运行起来会被设置到所有node上；

“.deepspeed_env”文件；放运行目录下，或者~/；例：

NCCL_IB_DISABLE=1
NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0

在一台机器上运行”deepspeed”命令，会在所有node上launch进程；

也支持mpirun方式来launch，但通信后端用的仍是NCCL而不是MPI；

注意：

不支持CUDA_VISIBLE_DEVICES；只能这么来指定GPU:

deepspeed --include localhost:1 ...