分布式弹性训练与推理

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概述

背景

在使用MindSpore进行分布式训练时，常常需要对训练得到的分布式Checkpoint进行转换以进行下一步工作，如推理、微调、多阶段训练等。本教程将介绍如何将分布式训练得到的Checkpoint进行转换以开展分布式策略与集群卡数改变的弹性训练与推理。 本功能仅支持semi_auto_parallel/auto_parallel模式，暂时不支持流水线并行维度的转换。

使用场景

如果您遇到如下场景，需要参考本教程操作，进行弹性训练与推理：

场景1：M卡训练，N卡微调训练，M与N可以没有倍数关系。 场景2：训练分为多阶段，每个阶段的集群大小不一样。 场景3：M卡训练，N卡推理，M与N可以没有倍数关系。 场景4：需要对网络的切分策略进行变更。

以在8卡上训练，并在4卡上微调为例，整体操作流程如下：

  1. 执行训练，配置模型参数切分策略文件存储位置，自动生成Checkpoint文件和模型参数切分策略文件。

  2. 编译微调网络，配置分布式策略文件存储位置，自动生成模型参数切分策略文件。

  3. 用户对依据训练与推理涉及到的策略文件对保存的Checkpoint文件进行转换。

  4. 编译微调网络后，加载转换得到的分布式Checkpoint文件。

  5. 执行微调网络。

需要注意，加载分布式的Checkpoint，要求对网络进行编译后才可以加载。

数据集下载，请参考分布式并行训练Transformer模型教程中的准备环节。

下载完整样例代码：Distributed Resilience Training。

对分布式Checkpoint文件进行转换

整体流程

首先，执行分布式训练，并行模式设置为semi_auto_parallel/auto_parallel，同时通过调用set_auto_parallel_context接口自定义strategy_ckpt_save_file参数配置模型切分策略文件存储路径， 训练一段时间后，调用存储Checkpoint的callback函数，将分布式的Checkpoint存储下来。而后编译新的卡数/切分策略下的网络，生成目标网络的模型切分策略文件，调用分布式Checkpoint转换的接口进行分布式Checkpoint的转换。

执行分布式训练

定义网络，进行分布式的初始化，获取设备数与卡号，对于非流水线并行的情况下，每张卡的切分策略文件内容均是一致的，因此只对0卡调用set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../src_strategy.ckpt")保存策略文件即可。 添加保存Checkpoint的回调函数，首先定义Checkpoint存储相关的配置对象CheckpointConfig，注意integrated_save配置为False，意味着不对分布式训练的权重做聚合保存，以适应大模型下的内存开销。 而后定义保存Checkpoint的回调函数ModelCheckpoint。最后，调用model.train执行训练。 关于分布式训练的基本使用方法，请参考分布式训练Ascend。 或者分布式训练GPU。

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model, ModelCheckpoint, CheckpointConfig, TimeMonitor, LossMonitor
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL)
if rank_id == 0:
    ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../src_strategy.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = Model(net, optimizer=opt)
ckpt_config = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=callback_size, keep_checkpoint_max=1,
                                  integrated_save=False)
ckpoint_cb = ModelCheckpoint(prefix="src_checkpoint",
                                directory = "../src_checkpoints/rank_{}".format(rank_id),
                                config=ckpt_config)
callback = [TimeMonitor(callback_size), LossMonitor(callback_size), ckpoint_cb]
model.train(2, dataset, callbacks=callback, dataset_sink_mode=True)

其中，

  • dataset：MindData对象，需要提前构造好以给入model.train。

示例里面执行8卡训练脚本执行命令为：

bash run_train_8p.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行后，将会生成源Checkpoint文件目录以及源切分策略文件：

src_checkpoints/
src_strategy.ckpt

对分布式Checkpoint进行转换

对目标网络执行编译

进行分布式的Checkpoint的转换，依赖于原始的分布式策略文件与目标的分布式策略文件，执行原始的策略下的网络训练时，已经将分布式策略文件存储下来了，因此需要另外获取到目标策略下的分布式策略文件。 通过对目标策略的网络执行编译，即可获取到目标策略网络的分布式策略文件。通过model.build接口既可以单独对网络执行编译。

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL)
if rank_id == 0:
    ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../dst_strategy.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = Model(net, optimizer=opt)
model.build(train_dataset=dataset, epoch=1)

其中，

  • dataset：MindData对象，需要提前构造好以给入model.build。

当目标网络是进行推理时，则将model.build更换为model.infer_preict_layout以执行编译。

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL)
if rank_id == 0:
    ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../dst_strategy.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = Model(net, optimizer=opt)
model.infer_predict_layout(Tensor(np.ones(shape=data_shape)))

其中，

  • data_shape：推理数据的Shape。

示例中执行4卡目标网络编译的脚本执行命令为：

bash run_compile_4p.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行后，将会生成目标切分策略文件：

dst_strategy.ckpt

执行分布式Checkpoint转换

示例中，原始策略以8卡进行训练，模型并行为4，数据并行为2，并开启优化器并行，策略文件命名为src_strategy.ckpt； 目标策略以4卡进行训练，模型并行为4，数据并行为1，不开启优化器并行，策略文件命名为dst_stategy.ckpt。

分布式Checkpoint提供两个接口对Checkpoint进行转换。第一个接口transform_checkpoints，要求用户将所有的Checkpoint放置于一个目录，并且子目录必须以”rank_0、rank_1、rank_2、…“格式进行命名。 用户调用该接口直接对整个目录进行转换。该方式使用较为方便，但是转换需要的内存开销会略高一些。第二个接口transform_checkpoint_by_rank，用以获取到特定的rank的Checkpoint，有更大的灵活性与更低的内存开销， 需要配合rank_list_for_transform接口使用，以获取本rank的目标Checkpoint需要哪些原始Checkpoint。

  1. 使用接口transform_checkpoints。

    import mindspore as ms
ms.transform_checkpoints(src_checkpoints_dir, dst_checkpoints_dir,
                         "transformed", src_strategy_file, dst_strategy_file)

    src_checkpoints_dir内的子目录要求按照”rank_x/checkpoint_x.ckpt“格式进行存储。

    示例中，对整个Checkpoint目录进行转换的脚本执行命令为：

    python transform_checkpoint_dir.py --src_strategy_file=./src_strategy.ckpt --dst_strategy_file=./dst_strategy.ckpt --src_checkpoints_dir=./src_checkpoints --dst_checkpoints_dir=./dst_checkpoints

  2. 调用transform_checkpoint_by_rank接口对”transform_rank”进行参数合并。

    import os
import mindspore as ms
rank_list = ms.rank_list_for_transform(transform_rank, src_strategy_file, dst_strategy_file)
checkpoint_file_map = {}
for rank_id in rank_list:
    checkpoint_file_map[rank_id] = os.path.join(src_checkpoints_dir, "rank_{}".format(rank_id), "src_checkpoint{}.ckpt".format(rank_id))
save_checkpoint_path = os.path.join(dst_checkpoints_dir, "rank_{}".format(transform_rank),
                                    "dst_checkpoint{}.ckpt".format(transform_rank))
ms.transform_checkpoint_by_rank(transform_rank, checkpoint_file_map, save_checkpoint_path,
                                src_strategy_file, dst_strategy_file)

    示例中，对Checkpoint按照rank逐个转换的脚本执行命令为：

    bash transform_by_rank.sh ./src_strategy.ckpt ./dst_strategy.ckpt ./src_checkpoints ./dst_checkpoints

执行后，将会生成转换后的目标Checkpoint文件目录：

dst_checkpoints/

加载转换得到的Checkpoint文件

整体流程

对目标策略的网络进行编译，调用load_checkpoint接口，从转换后的Checkpoint文件中加载模型参数数据。

编译与执行目标网络

使用model.build(训练时)或者model.infer_predict_layout(推理时)接口对网络进行编译，此时权重Shape在编译流程进行了切分；调用load_checkpoint接口，从Checkpoint文件中加载各卡的模型参数数据。

目标网络是训练场景：

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL)
if rank_id == 0:
    ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../dst_strategy.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = Model(net, optimizer=opt)
param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_file)
model.build(train_dataset=dataset, epoch=2)
ms.load_param_into_net(net, param_dict)
model.train(2, dataset, callbacks=callback, dataset_sink_mode=True)

  • ckpt_file：需要加载的Checkpoint模型参数文件名称。

目标网络是推理场景：

import mindspore as ms
from mindspore.train import Model
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL)
if rank_id == 0:
    ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../dst_strategy.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = Model(net, optimizer=opt)
param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_file)
model.infer_predict_layout(predict_data)
ms.load_param_into_net(net, param_dict)
model.predict(2, predict_data)

  • predict_data：用于推理的Tensor数据。

示例中，加载转换后的Checkpoint进行二阶段微调训练的脚本执行命令为：

bash run_train_4p.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行完成后，可以看到loss从6.45开始下降：

epoch: 1 step: 73, loss is 6.45995
epoch: 1 step: 73, loss is 6.13733

流水线并行维度转换

流水线并行 是对线性的网络进行切分，得到多个子网络，子网络之间在多卡间进行流水，因此每个子图存储下来的切分策略文件是不一致的，所有切分策略汇聚在一起才能得到完整的网络的切分信息。 因此针对流水线并行的维度，相比于其它维度的转换，需要事先执行一次汇聚切分策略文件的操作，得到汇聚后的切分策略文件，以这一份文件作为分布式Checkpoint转换依赖的策略文件。此外，与前一个章节切分策略转换 没有差异。

首先，执行8卡的流水线并行训练，其中pipeline并行维度为2，算子级模型并行维度为4，数据并行维度为1。

from mindspore import train
import mindspore as ms
import mindspore.communication as D
D.init()
device_num = D.get_group_size()
rank_id = D.get_rank()
net = Net()
net = PipelineCell(net, 4) # micro_batch=4
ms.set_auto_parallel_context(parallel_mode=ms.ParallelMode.SEMI_AUTO_PARALLEL, pipeline_stages=2)
ms.set_auto_parallel_context(strategy_ckpt_save_file="../src_pipeline_strategys/src_strategy{}.ckpt")
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
model = train.Model(net, optimizer=opt)
ckpt_config = train.CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=callback_size, keep_checkpoint_max=1,
                                  integrated_save=False)
ckpoint_cb = train.ModelCheckpoint(prefix="src_checkpoint",
                                directory = "../src_checkpoints/rank_{}".format(rank_id),
                                config=ckpt_config)
callback = [train.TimeMonitor(callback_size), train.LossMonitor(callback_size), ckpoint_cb]
model.train(2, dataset, callbacks=callback, dataset_sink_mode=True)

其中，

  • dataset：MindData对象，需要提前构造好以给入model.train。

示例里面执行8卡训练脚本执行命令为：

bash run_train_8p_pipeline.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行后，将会生成源Checkpoint文件目录以及源切分策略文件：

src_checkpoints_pipeline/
src_pipeline_strategys/

参考切分策略转换 章节的“对目标网络执行编译”模块，同样编译目标网络以得到目标网络的切分策略文件。

示例中执行4卡目标网络编译的脚本执行命令为：

bash run_compile_4p.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行后，将会生成目标切分策略文件：

dst_strategy.ckpt

下一步展开包含pipeline并行维度的分布式Checkpoint维度转换，首先使用接口merge_pipeline_strategys对pipline训练得到的切分策略文件进行合并，而后使用接口transform_checkpoints或者transform_checkpoint_by_rank进行分布式Checkpoint转换。

示例给出使用transform_checkpoints的接口，使用transform_checkpoint_by_rank接口请参考切分策略转换 章节的介绍。

import mindspore as ms
ms.merge_pipeline_strategys(src_pipeline_strategys_dir, src_strategy_file)
ms.transform_checkpoints(src_checkpoints_dir, dst_checkpoints_dir,
                            "transformed", src_strategy_file, dst_strategy_file)

src_checkpoints_dir内的子目录要求按照”rank_x/checkpoint_x.ckpt”格式进行存储。

示例中，对整个Checkpoint目录进行转换的脚本执行命令为：

python transform_checkpoint_dir_pipeline.py --src_strategy_dir=./src_pipeline_strategys --dst_strategy_file=dst_strategy.ckpt --src_checkpoints_dir=./src_checkpoints --dst_checkpoints_dir=./dst_checkpoints

转换完成后，参照执行目标网络章节 ，加载转换得到的分布式Checkpoint，执行没有pipeline维度的分布式网络。

示例中，加载转换后的Checkpoint进行二阶段微调训练的脚本执行命令为：

bash run_train_4p.sh ../output/wmt14.en_fr.txt

执行完成后，可以看到loss从6.45开始下降：

epoch: 1 step: 73, loss is 6.45995
epoch: 1 step: 73, loss is 6.13733