大规模深度学习框架 DeepSpeed 使用指南-Python 实用宝典

大规模深度学习框架 DeepSpeed 使用指南

最常见的深度学习框架应该是TensorFlow、Pytorch、Keras,但是这些框架在面向大规模模型的时候都不是很方便。

比如Pytorch的分布式并行计算框架(Distributed Data Parallel,简称DDP),它也仅仅是能将数据并行,放到各个GPU的模型上进行训练。

也就是说,DDP的应用场景在你的模型大小大于显卡显存大小时,它就很难继续使用了,除非你自己再将模型参数拆散分散到各个GPU上。

今天要给大家介绍的DeepSpeed,它就能实现这个拆散功能,它通过将模型参数拆散分布到各个GPU上,以实现大型模型的计算,弥补了DDP的缺点,非常方便,这也就意味着我们能用更少的GPU训练更大的模型,而且不受限于显存。

DeepSpeed入门并不简单,尽管是微软开源的框架,文档却写的一般,缺少条理性,也没有从零到一的使用示例。下面我就简单介绍一下怎么使用DeepSpeed这个框架。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install deepspeed

此外,你还需要下载 Pytorch,在官网选择自己对应的系统版本和环境,按照指示安装即可:

https://pytorch.org/get-started/locally/

2.使用 DeepSpeed

使用DeepSpeed其实和写一个pytorch模型只有部分区别,一开始的流程是一样的。

2.1 载入数据集:

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',
                                        train=True,
                                        download=True,
                                        transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset,
                                          batch_size=16,
                                          shuffle=True,
                                          num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',
                                       train=False,
                                       download=True,
                                       transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset,
                                         batch_size=4,
                                         shuffle=False,
                                         num_workers=2)

2.2 编写模型:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

这里我写了一个非常简单的模型作测试。

2.3 初始化Deepspeed

DeepSpeed 通过输入参数来启动训练,因此需要使用argparse解析参数:

import argparse


def add_argument():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='CIFAR')
    parser.add_argument('-b',
                        '--batch_size',
                        default=32,
                        type=int,
                        help='mini-batch size (default: 32)')
    parser.add_argument('-e',
                        '--epochs',
                        default=30,
                        type=int,
                        help='number of total epochs (default: 30)')
    parser.add_argument('--local_rank',
                        type=int,
                        default=-1,
                        help='local rank passed from distributed launcher')

    parser.add_argument('--log-interval',
                        type=int,
                        default=2000,
                        help="output logging information at a given interval")

    parser = deepspeed.add_config_arguments(parser)
    args = parser.parse_args()
    return args

此外,模型初始化的时候除了参数,还需要model及其parameters,还有训练集:

args = add_argument()
net = Net()
parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, net.parameters())
model_engine, optimizer, trainloader, __ = deepspeed.initialize(
    args=args, model=net, model_parameters=parameters, training_data=trainset)

2.4 训练逻辑

下面的部分和我们平时训练模型是几乎一样的代码,请注意 local_rank 是你不需要管的参数,在后面启动模型训练的时候,DeepSpeed会自动给这个参数赋值。

for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader):
        inputs, labels = data[0].to(model_engine.local_rank), data[1].to(
            model_engine.local_rank)
        outputs = model_engine(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        model_engine.backward(loss)
        model_engine.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % args.log_interval == (args.log_interval - 1):
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / args.log_interval))
            running_loss = 0.0

2.5 测试逻辑

模型测试和模型训练的逻辑类似:

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images.to(model_engine.local_rank))
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels.to(
            model_engine.local_rank)).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' %
      (100 * correct / total))

2.6 编写模型参数

在当前目录下新建一个 config.json 里面写好我们的调优器、训练batch等参数:

 {
   "train_batch_size": 4,
   "steps_per_print": 2000,
   "optimizer": {
     "type": "Adam",
     "params": {
       "lr": 0.001,
       "betas": [
         0.8,
         0.999
       ],
       "eps": 1e-8,
       "weight_decay": 3e-7
     }
   },
   "scheduler": {
     "type": "WarmupLR",
     "params": {
       "warmup_min_lr": 0,
       "warmup_max_lr": 0.001,
       "warmup_num_steps": 1000
     }
   },
   "wall_clock_breakdown": false
 }

完整的开发流程就结束了,可以看到其实和我们平时使用pytorch开发模型的区别不大,就是在初始化的时候使用 DeepSpeed,并以输入参数的形式初始化。完整代码可以在Python实用宝典后台回复 Deepspeed 下载。

3. 测试代码

现在就来测试我们上面的代码能不能正常运行。

在这里,我们需要用环境变量控制使用的GPU,比如我的机器有10张GPU,我只使用6, 7, 8, 9号GPU,输入命令:

export CUDA_VISIBLE_DEVICES="6,7,8,9"

然后开始运行代码:

deepspeed test.py --deepspeed_config config.json

看到下面的输出说明开始正常运行,在下载数据了:

开始训练的时候 DeepSpeed 通常会打印更多的训练细节供用户监控,包括训练设置、性能统计和损失趋势,效果类似于:

worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24550, SamplesPerSec=1284.4954513975558
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24600, SamplesPerSec=1284.384033658866
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24650, SamplesPerSec=1284.4433482972925
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24700, SamplesPerSec=1284.4664449792422
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24750, SamplesPerSec=1284.4950124403447
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:23] 0/24800, SamplesPerSec=1284.4756105952233
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:24] 0/24850, SamplesPerSec=1284.5251526215386
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:24] 0/24900, SamplesPerSec=1284.531217073863
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:24] 0/24950, SamplesPerSec=1284.5125323220368
worker-0: [INFO 2020-02-06 20:35:24] 0/25000, SamplesPerSec=1284.5698818883018
worker-0: Finished Training
worker-0: GroundTruth:    cat  ship  ship plane
worker-0: Predicted:    cat   car   car plane
worker-0: Accuracy of the network on the 10000 test images: 57 %

当你运行到最后,出现了这样的输出,恭喜你,完成了你的第一个 DeepSpeed 模型,可以开始你的大规模训练之路了。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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Pandas 性能优化
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