分布式故障恢复
概述
在进行分布式训练时,遇到故障是非常普遍的,类似于单卡训练,可以通过加载训练过程中保存的权重信息继续进行训练。区别于纯数据并行训练,当应用了模型并行后,权重是进行了切分的,卡与卡之间保存的权重信息可能不一致。 为了解决这个问题,一个方案是在保存权重checkpoint文件前,就将权重通过AllGather 算子进行汇聚,每张卡均存储一个完整的权重信息,这一个功能在分布式训练模型参数保存和加载 中已经介绍了。 但是,对于大模型来说,使用汇聚保存对各种资源的开销都过于巨大,因此,本文档介绍的是每张卡仅仅保存自身的权重信息的恢复方案。对于大模型来说,往往会同时应用上数据并行与模型并行,而数据并行的维度所划分的设备,它们持有的权重信息是完全一致的,这也为大模型提供了冗余的备份,本文档也将指出如何去获取这个冗余信息。 关于并行策略与权重的切片划分的关系,可以进行如下映射。关于数据并行,模型并行的概念,请参考分布式训练 、关于优化器并行,请参考优化器并行 。
数据并行 + 不开启优化器并行:并行通信域内的rank持有相同权重切片。
模型并行:并行通信域内的rank持有不同权重切片。
数据并行 + 开启优化器并行 + 优化器并行切满所有数据并行维度:并行通信域内的rank持有不同权重切片。
数据并行 + 开启优化器并行 + 优化器并行不切满所有数据并行维度:并行通信域内,优化器切分的通信域内的rank持有不同的权重切片,每个优化器切分的通信域之间持有相同的权重切片。
另外,需要注意的是,本文档介绍分布式故障恢复方案,需要在下沉模式 下使用。本文档将以分布式并行训练Transformer模型 为例介绍该方案,关于transformer的详细了解,请参考该教程。
目录结构如下:
└─sample_code
├─distribute_training_transformer
├── dataset.py
├── model.py
├── rank_table_8pcs.json
├── run_parallel_save_ckpt.sh
├── run_parallel_recover_ckpt.sh
├── parallel_save_ckpt_train.py
└── parallel_recover_train.py
切片保存权重
保存切片的权重信息,仅仅需要在CheckpointConfig中配置integrated_save为False。同时,配置环境变量GROUP_INFO_FILE存储权重的冗余信息。
export GROUP_INFO_FILE=./group_info.pb
权重存储的代码部分如下,需要注意,训练时通过指定dataset_sink_mode为True以配置为下沉模式。
import mindspore as ms
from mindspore.nn import PipelineCell
def train():
# model create
# checkpoint save
ckpt_config = ms.CheckpointConfig(save_ckpt_steps=callback_size, keep_ckpt_max=4,
integrated_save=False)
ckpoint_cb = ms.ModelCheckpoint(prefix="test", config=ckpt_config)
callback = [ckpoint_cb]
model.train(4, dataset, callbacks=callback, dataset_sink_mode=True)
加载权重继续训练
在上一步保存了权重切片后,在训练得到的目录下,以0卡目录为例,可以看到以下文件。
└─ckpt_dir0
├── group_info.pb
├── test-1_77.ckpt
└── train.log0
在train.log0中,可以看到当前训练后的loss值,类似如下。
epoch: 1 step: 77, loss is 7.187697
epoch: 1 step: 77, loss is 6.612632
epoch: 1 step: 77, loss is 6.393444
epoch: 1 step: 77, loss is 6.271424
读取group_info.pb,可以获取到权重的冗余信息,该文件解析出来后将得到一个列表,该列表中的值为rank_id,表示这些列表中的rank_id对应的权重切片都是相同的,可以相互替换。 如下面的例子,0卡的group_info.pb解析出来后,发现0卡和4卡的权重切分是完全一致的,当0卡的checkpoint丢失时,可以直接复制4卡checkpoint作为0卡的checkpoint,进行恢复。
import mindspore as ms
rank_list = ms.restore_group_info_list("./ckpt_dir0/group_info.pb")
print(rank_list) // [0, 4]
分布式的故障恢复,需要事先获取切分的信息,因而,需要先调用model.build 进行编译, 继而再执行训练。
import os
import mindspore as ms
def recover_train():
# model create
# checkpoint load
if args_opt.ckpt_file:
param_dict = ms.load_checkpoint(args_opt.ckpt_file)
model.build(train_dataset=dataset, epoch=4)
ms.load_param_into_net(net, param_dict)
model.train(2, dataset, callbacks=callback, dataset_sink_mode=True)
运行代码
首先,请参考分布式并行训练Transformer模型教程中的准备环节 准备好数据集。 进入代码目录后,执行保存切片权重的训练脚本。
bash run_parallel_save_ckpt.sh DATASET_PATH
而后,执行故障恢复训练脚本。
bash run_parallel_recover_ckpt.sh DATASET_PATH
恢复训练结束后,查看loss如下,可以看到loss直接从6点多开始下降,说明加载成功了。
epoch: 1 step: 77, loss is 6.465892
epoch: 1 step: 77, loss is 6.239279