手动设置并行场景模型参数的保存和加载
概述
背景
MindSpore模型并行场景下，每个实例进程只保存有本节点对应的参数数据。对于模型并行的Cell，其在每个节点上的参数数据，都是完整参数数据的一个切片。比如完整参数数据shape为[8, 8]，每个节点上的参数数据为其中的一部分，如shape[2, 8]。
对于自动切分的模型并行场景（Auto Parallel），切分逻辑由MindSpore自动生成，MindSpore的CheckPoint模块可以支持自动合并保存和基于合并保存的加载能力。
对于用户手动设置的并行场景（HyBrid Parallel），切分逻辑由用户自己实现，MindSpore在每个节点只保存本节点上的数据，用户需要自己实现CheckPoint文件的合并保存与加载功能。本教程用于指导用户在手动切分场景下，实现CheckPoint的合并保存与加载能力。
使用场景
如果你遇到如下两个场景，需要参考本教程操作，完成CheckPoint的合并保存与加载：
场景1：多卡训练，单卡推理。
以在64卡上训练，并在单卡上推理为例，整体操作流程如下：
执行训练，自动生成CheckPoint文件。
用户对保存的CheckPoint文件做合并处理。
根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成新CheckPoint文件。
在单卡环境加载新的CheckPoint文件，之后再根据需要调用export接口导出用于推理的模型。
若CheckPoint的保存环境和加载环境集群的卡数相同，比如在同一训练环境保存加载CheckPoint，或者单卡训练单卡推理，则可以不需要做合并保存和加载。
场景2：训练分为多阶段，每个阶段的集群大小不一样。
以训练阶段一是64卡训练环境，阶段二是56卡训练环境为例，整体操作流程如下：
执行阶段一训练，自动生成CheckPoint文件。
用户对保存的CheckPoint文件做合并处理。
根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成新CheckPoint文件。
在阶段二集群上加载合并保存的CheckPoint文件。
在加载过程中，用户需要根据新的训练环境配置，重新切分CheckPoint文件中的参数数据。
执行阶段二训练。
对保存的CheckPoint文件做合并处理
整体流程
首先，执行准备工作，将待合并处理的CheckPoint文件导入网络，并通过MindSpore提供的API获取全量参数列表。对应下图中的Step1和Step2。
其次，更新参数列表，对涉及模型并行的参数做合并处理。对应下图中的Step3。
最后，将更新之后的参数列表，通过MindSpore提供的API保存到文件，生成新的CheckPoint文件。对应下图中的Step4。
准备工作
导入CheckPoint文件到网络
定义网络，并调用load_checkpoint、load_param_into_net接口，将CheckPoint文件导入网络。
param_dict = load_checkpoint(./CKP_1-4_32.ckpt) # checkpoint file name
net = Net()
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
net = TrainOneStepCell(net, opt)
load_param_into_net(net, param_dict)
其中，
load_checkpoint：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。load_param_into_net：模型参数数据加载到网络中。CKP_1-4_32.ckpt：之前保存的CheckPoint模型参数文件名称。
如果直接在训练环境上，基于当前训练得到的数据直接保存新的CheckPoint文件，参数值已经存在在网络中，则可以省略该步骤，无需导入CheckPoint文件。
获取网络中全量参数列表
调用parameters_and_names接口，获取网络里所有的参数数据。
param_dict = {}
for _, param in net.parameters_and_names():
param_dict[param.name] = param
对模型并行的参数做合并处理
下面以一个具体的模型参数为例，说明下参数合并处理的具体流程。
参数名称为”model_parallel_weight”，数据为Tensor [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]。
切分逻辑为4卡场景，按[2, 2]切分，即先在行维度切分为2个切片，之后再对得到的2个切片，分别在列维度分再切分为2个更小的切片，最后得到4个切片。 切分后数据分布情况如下：
Device0 |
Device1 |
Device2 |
Device3 |
|---|---|---|---|
Value [1, 2] |
Value [3, 4] |
Value [5, 6] |
Value [7, 8] |
针对涉及模型并行的参数，获取本节点上的数据值。
param_data = param_dict[“model_parallel_weight”] param_data_moments = param_dict[“moments.model_parallel_weight”]
如果要保证参数更新速度不变，需要对优化器中保存的参数，如“moments.model_parallel_weight”，同样做合并处理。
定义
AllGather类型子图，并实例化和执行，获取所有卡上的数据。from mindspore.nn.cell import Cell from mindspore.ops.operations.comm_ops import AllGather class AllGatherCell(Cell): """ Allgather cell, used in model parallel scenario. To allgather the selected parameter slice from each device. """ def __init__(self): super(AllGatherCell, self).__init__(auto_prefix=False) self.allgather = AllGather() def construct(self, x): x = self.allgather(x) return x allgather_net = AllGatherCell() param_data = allgather_net(param_data) param_data_moments = allgather_net(param_data_moments)
得到的数据
param_data为每卡上的数据在维度0上的合并，数据值为 [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]，shape为[4, 2]。 param_data原始数据值为[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]，shape为[2, 4]，需要对数据重新切分合并。切分通过
AllGather得到的数据。slice_list = np.split(param_data.asnumpy(), 4, axis=0) # 4：group_size, number of nodes in cluster slice_lis_moments = np.split(param_data_moments.asnumpy(), 4, axis=0) # 4: group_size, number of nodes in cluster
得到结果
param_data为：slice_list[0] --- [1, 2] device0上的切片数据 slice_list[1] --- [3, 4] device1上的切片数据 slice_list[2] --- [5, 6] device2上的切片数据 slice_list[3] --- [7, 8] device3上的切片数据
按照实际情况，重新组装数据。
如下代码，先分别对切片1和切片2，切片3和切片4按列拼接，之后对前两步得到的数据按行拼接。
slice_line1 = np.concatenate((slice_list[0], slice_list[1]), axis=1) # result [1,2,3,4] slice_line2 = np.concatenate((slice_list[2], slice_list[3]), axis=1) # result [5,6,7,8] whole_data = np.concatenate((slice_line1, slice_line2), axis=0) # result [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] slice_moments_line1 = np.concatenate((slice_lis_moments[0], slice_lis_moments[1]), axis=1) slice_moments_line2 = np.concatenate((slice_lis_moments[2], slice_lis_moments[3]), axis=1) whole_moments_data = np.concatenate((slice_moments_line1, slice_moments_line2), axis=0)
对模型参数赋值。
param_data = Tensor(whole_data) param_data_moments = Tensor(whole_moments_data)
如果存在多个模型并行的参数，则需要重复步骤1到步骤5循环逐个处理。
如果步骤2执行
allgather子图获取的数据，已经是最终的数据，则后面的步骤可省略。 即本身切分逻辑是仅在shape0上切分，每个卡加载不同切片数据。
保存数据生成新的CheckPoint文件
将
param_dict转换为list类型数据。param_list = [] for (key, value) in param_dict.items(): each_param = {} each_param["name"] = key if isinstance(value.data, Tensor): param_data = value.data else: param_data = Tensor(value.data) each_param["data"] = param_data param_list.append(each_param）调用
save_checkpoint接口，将参数数据写入文件，生成新的CheckPoint文件。save_checkpoint(param_list, “./CKP-Integrated_1-4_32.ckpt”)
其中，
save_checkpoint： 通过该接口将网络模型参数信息存入文件。CKP-Integrated_1-4_32.ckpt： 新生成的CheckPoint模型参数文件名称。
加载合并保存的CheckPoint文件
整体流程
如果需要将合并保存的CheckPoint加载到多卡训练或推理中，在模型参数真正加载到网络前，需要对于涉及并行的参数数据按照新的逻辑切分。 如下步骤在训练前脚本里实现，步骤1和3同单机CheckPoint加载的逻辑，步骤2为新增，用于涉及并行的模型参数的切分。 对于加载到单卡训练/推理的场景，不涉及数据切分，则步骤2可省略。
步骤1：加载CheckPoint文件
调用load_checkpoint接口，从CheckPoint文件中加载模型参数数据。
param_dict = load_checkpoint("./CKP-Integrated_1-4_32.ckpt")
load_checkpoint：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。CKP-Integrated_1-4_32.ckpt：需要加载的CheckPoint模型参数文件名称。
步骤2：对模型并行参数做切分处理
下面以一个具体的模型参数为例，参数名称为“model_parallel_weight”， 数据值为Tensor [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]，切分逻辑为2卡场景，按[2, 1]切分。 切分后数据分布情况如下：
Device0 |
Device1 |
|---|---|
Value [1, 2, 3, 4] |
Value [5, 6, 7, 8] |
对模型参数数据做切分。
如下代码示例，在维度0上，将数据切分为两个切片。
new_param = parameter_dict[“model_parallel_weight”] slice_list = np.split(new_param.data.asnumpy(), 2, axis=0) new_param_moments = parameter_dict[“moments.model_parallel_weight”] slice_moments_list = np.split(new_param_moments.data.asnumpy(), 2, axis=0)
切分后的数据情况：
slice_list[0] --- [1, 2, 3, 4] 对应device0 slice_list[1] --- [5, 6, 7, 8] 对应device1
与slice_list类似，slice_moments_list 也被切分为两个shape为[1, 4]的Tensor。
在每个节点分别加载对应的数据切片。
获取本节点的rank_id，根据rank_id加载数据。
rank = get_rank() tensor_slice = Tensor(slice_list[rank]) tensor_slice_moments = Tensor(slice_moments_list[rank])
get_rank：获取当前设备在集群中的ID。
修改模型参数数据值。
new_param.set_parameter_data(tensor_slice) new_param_moments.set_parameter_data(tensor_slice_moments)
set_parameter_data：设置模型参数的值，接口参数类型为Tensor 或number。
步骤3：将修改后的参数数据加载到网络中
调用load_param_into_net接口，将模型参数数据加载到网络中。
net = Net()
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=parallel_net.get_parameters())
load_param_into_net(net, param_dict)
load_param_into_net(opt, param_dict)
示例
示例场景说明
整体场景：训练分为两个阶段，两阶段的集群规模不一致， 模拟FC层MatMul算子并行。
用户流程：
执行阶段1训练：阶段1为4卡训练环境，每卡上MatMul算子weight的shape为[2, 8]，训练过程中自动导出CheckPoint。
执行脚本对CheckPoint文件做合并处理，根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成合并的CheckPoint文件。
执行阶段2训练：阶段2为2卡训练环境，每卡上MatMul算子weight的shape为[4, 8]，从合并后的CheckPoint文件加载初始化模型参数数据，之后执行训练。
具体分布式环境配置和训练部分代码，此处不做详细说明，可以参考分布式并行训练 章节。
本文档附上对CheckPoint文件做合并处理以及分布式训练前加载CheckPoint文件的示例代码，仅作为参考，实际请参考具体情况实现。
示例代码
执行脚本对CheckPoint文件做合并处理。
脚本执行命令：
python ./integrate_checkpoint.py "待合并的CheckPoint文件路径&名称" "合并生成的CheckPoint文件路径&名称"
integrate_checkpoint.py：
import numpy as np import os import mindspore.nn as nn from mindspore import context from mindspore import Tensor, Parameter from mindspore.ops import operations as P from mindspore.ops.operations.comm_ops import AllGather from mindspore.communication.management import init from mindspore.train.serialization import save_checkpoint, load_checkpoint devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='Ascend', save_graphs=True, device_id=devid) init() class Net(nn.Cell): def __init__(self,weight_init): super(Net, self).__init__() self.weight = Parameter(Tensor(weight_init), "model_parallel_weight", layerwise_parallel=True) self.fc = P.MatMul(transpose_b=True) def construct(self, x): x = self.fc(x, self.weight1) return x class AllGatherNet(Cell): """ Allgather cell, used in model parallel scenario. To allgather the selected parameter slice from each device. """ def __init__(self): super().__init__() self.allgather = AllGather() def construct(self, x): x = self.allgather(x) return x def integrate_ckpt_file(old_ckpt_file, new_ckpt_file): weight = np.ones([2, 8]).astype(np.float32) net = Net(weight) opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters()) net = TrainOneStepCell(net, opt) # load CheckPoint into net param_dict = load_checkpoint(old_ckpt_file) load_param_into_net(net, param_dict) param_dict = {} for _, param in net.parameters_and_names(): param_dict[param.name] = param for paramname in ["model_parallel_weight", "moments.model_parallel_weight"]: # get layer wise model parallel parameter layerwise_param = param_dict[paramname] if isinstance(layerwise_param.data, Tensor): param_data = layerwise_param.data else: param_data = Tensor(layerwise_param.data) # merge the parallel parameters of the model allgather_net = get_allgather_cell() param_data = allgather_net(param_data) layerwise_param.set_parameter_data(param_data) # convert param_dict to list type data param_list = [] for (key, value) in param_dict.items(): each_param = {} each_param["name"] = key if isinstance(value.data, Tensor): param_data = value.data else: param_data = Tensor(value.data) each_param["data"] = param_data param_list.append(each_param) # call the API to generate a new CheckPoint file save_checkpoint(param_list, new_ckpt_file) return if __name__ == "__main__": try: old_ckpt_file = sys.argv[1] new_ckpt_file = sys.argv[2] integrate(old_ckpt_file, new_ckpt_file) except: print("Fail to integrate checkpoint file) sys.exit(-1)
其中，
mode=context.GRAPH_MODE：使用分布式训练需要指定运行模式为图模式（PyNative模式不支持并行）。device_id：卡物理序号，即卡所在机器中的实际序号。init：完成分布式训练初始化操作。
执行结果：
脚本执行前，CheckPoint文件中参数值：
device0： name is model_parallel_weight value is [[0.87537426 1.0448935 0.86736983 0.8836905 0.77354026 0.69588304 0.9183654 0.7792076] [0.87224025 0.8726848 0.771446 0.81967723 0.88974726 0.7988162 0.72919345 0.7677011]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_weight value is [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882] [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194]] device1： name is model_parallel_weight value is [[0.9210751 0.9050457 0.9827775 0.920396 0.9240526 0.9750359 1.0275179 1.0819869] [0.73605865 0.84631145 0.9746683 0.9386582 0.82902765 0.83565056 0.9702136 1.0514659]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_weight value is [[0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765] [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102 -0.15327111]] device2： name is model_parallel_weight value is [[1.0108461 0.8689414 0.91719437 0.8805056 0.7994629 0.8999671 0.7585804 1.0287056 ] [0.90653455 0.60146594 0.7206475 0.8306303 0.8364681 0.89625114 0.7354735 0.8447268]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_weight value is [[0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463] [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738 0.24933104]] device3： name is model_parallel_weight value is [[0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116] [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_parallel_weight value is [[0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619 0.40430856] [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405 -0.12860501]]
脚本执行后，CheckPoint文件中参数值：
name is model_parallel_weight value is [[1.1138763 1.0962057 1.3516843 1.0812817 1.1579804 1.1078343 1.0906502 1.3207073] [0.916671 1.0781671 1.0368758 0.9680898 1.1735439 1.0628364 0.9960786 1.0135143] [0.8828271 0.7963984 0.90675324 0.9830291 0.89010954 0.897052 0.7890109 0.89784735] [1.0011744 1.0840297 1.0201758 1.0882459 0.94232416 1.0775206 1.0195118 1.0528734] [1.0053468 0.98402303 0.99762845 0.97587246 1.0259694 1.0055295 0.99420834 0.9496847] [1.0851002 1.0295962 1.0999886 1.0958165 0.9765328 1.146529 1.0970603 1.1388365] [0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116] [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_parallel_weight value is [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882] [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194 ] [0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765] [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102 -0.15327111] [0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463] [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738 0.24933104] [0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619 0.40430856] [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405 -0.12860501]]
执行阶段2训练，训练前加载CheckPoint文件。其中训练代码部分，需要根据实际情况补充。
import numpy as np import os import mindspore.nn as nn from mindspore import context from mindspore import Tensor, Parameter from mindspore.ops import operations as P from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.communication.management import init devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE,device_target='Ascend',save_graphs=True, device_id=devid) init() class Net(nn.Cell): def __init__(self,weight_init): super(Net, self).__init__() self.weight = Parameter(Tensor(weight_init), "model_parallel_weight", layerwise_parallel=True) self.fc = P.MatMul(transpose_b=True) def construct(self, x): x = self.fc(x, self.weight1) return x def train_mindspore_impl_fc(input, label, ckpt_file): param_dict = load_checkpoint(ckpt_file) for paramname in ["model_parallel_weight", "moments.model_parallel_weight"]: # get layer wise model parallel parameter new_param = parameter_dict[paramname] # split the model parameter data slice_list = np.split(new_param.data.asnumpy(), 2, axis=0) # Load the corresponding data slice rank = get_rank() tensor_slice = Tensor(slice_list[rank]) # modify model parameter data values new_param.set_parameter_data(tensor_slice) # load the modified parameter data into the network weight = np.ones([4, 8]).astype(np.float32) net = Net(weight) load_param_into_net(net, param_dict) opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=parallel_net.get_parameters()) load_param_into_net(opt, param_dict) # train code ... if __name__ == "__main__": input = np.random.random((4, 8)).astype(np.float32) print("mean = ", np.mean(input,axis=1, keepdims=True)) label = np.random.random((4, 4)).astype(np.float32) train_mindspore_impl_fc(input, label, weight1)
加载后的参数值：
device0： name is model_parallel_weight value is [[0.87537426 1.0448935 0.86736983 0.8836905 0.77354026 0.69588304 0.9183654 0.7792076] [0.87224025 0.8726848 0.771446 0.81967723 0.88974726 0.7988162 0.72919345 0.7677011] [0.8828271 0.7963984 0.90675324 0.9830291 0.89010954 0.897052 0.7890109 0.89784735] [1.0011744 1.0840297 1.0201758 1.0882459 0.94232416 1.0775206 1.0195118 1.0528734]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_weight value is [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882] [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194] [0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765] [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102 -0.15327111]] device1： name is model_parallel_weight value is [[1.0053468 0.98402303 0.99762845 0.97587246 1.0259694 1.0055295 0.99420834 0.9496847] [1.0851002 1.0295962 1.0999886 1.0958165 0.9765328 1.146529 1.0970603 1.1388365] [0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116] [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]] name is learning_rate value is [0.01] name is momentum value is [0.9] name is moments.model_weight value is [[0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463] [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738 0.24933104] [0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619 0.40430856] [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405 -0.12860501]]