Ошибка распределенного обучения с использованием Accelerate

Вопрос или проблема

import datasets
from accelerate import Accelerator,notebook_launcher
from datasets import load_from_disk
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, DataCollatorForSeq2Seq, PreTrainedTokenizerFast, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

def training_func():
    
    accelerator = Accelerator()
    
    tokenizer = PreTrainedTokenizerFast(tokenizer_file="code-tokenizer-final-latest.json",clean_up_tokenization_spaces=True)
    
    model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-small")
    
    data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, model=model)   
    
    ds = datasets.load_from_disk("dataset")
    
    model,ds,data_collator = accelerator.prepare(model,ds,data_collator)
    training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
        output_dir="./results",
        overwrite_output_dir=True,
        eval_strategy='epoch',
        per_device_train_batch_size=8,
        per_device_eval_batch_size=8,
        num_train_epochs=3,
        remove_unused_columns=False
    )
    
    
    trainer = Seq2SeqTrainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=ds['train'],
        eval_dataset=ds['test'],
        data_collator=data_collator
    )
    
    trainer.train()
    

Ответ или решение

Ошибка при распределенном обучении с использованием Accelerate

Ваша задача по распределению обучения на двух GPU с использованием библиотеки Accelerate вызвала определённые трудности из-за ошибки CUDA, связанной с нехваткой памяти при работе на одном GPU. В этой статье мы подробно разберём возможные источники ошибки и предложим шаги для их исправления.

1. Понимание проблемы

Ошибка CUDA возникает, когда ваша модель или данные, обрабатываемые на графическом процессоре, превышают доступную видеопамять. При распределении обучения важно правильно настроить параметры, чтобы оптимально использовать доступные ресурсы GPU.

2. Проверьте настройки памяти

• Параметры нагрузки на GPU: Убедитесь, что параметры per_device_train_batch_size и per_device_eval_batch_size не слишком велики для вашей конфигурации GPU. Уменьшите размер батча в настройках Seq2SeqTrainingArguments. Например, вместо 8 попробуйте 4 или даже 2.

• Gradient Accumulation: Если уменьшение размера батча не приводит к желаемым результатам, рассмотрите возможность использования градиентного накопления (gradient_accumulation_steps). Это позволит вам добиться того же эффекта, что и при большом размере батча, но при меньшей нагрузке на память.

3. Правильная инициализация Accelerator

Убедитесь, что объект Accelerator правильно инициализирован и отвечает вашим требованиям. Например, вы можете использовать параметры для явного указания на количество GPU:

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(device_placement=True)

Эта настройка автоматически разместит вашу модель на доступных GPU.

4. Подготовка данных

Ваша выборка данных, загружаемая из директории, должна быть вместе с соответствующими преобразованиями. Посмотрите, что ваш датасет (например, ds = datasets.load_from_disk("dataset")) действительно соответствует ожидаемым формам данных для вашей модели.

Убедитесь, что вы проверяете формат данных и наличие необходимых полей, так как это может вызвать ошибки во время обучения.

5. Корректное распределение ресурсов

Убедитесь, что вы вызываете метод accelerator.prepare() для каждого из компонентов, которые участвуют в процессе обучения:

model, ds, data_collator = accelerator.prepare(model, ds, data_collator)

Это распределяет вашу модель и данные по доступным устройствам.

6. Запуск на нескольких GPU

Если вы хотите запустить код на нескольких устройствах, используйте notebook_launcher для запуска вашего кода:

notebook_launcher(training_func)

После этого будет автоматически настроено распределение ресурсов.

7. Логи и отладка

Для более детальной информации о недоступной памяти используйте логи. Включите их в вашем скрипте, чтобы отслеживать использование памяти и выявить, где возникают проблемы.

import torch

print("Allocated Memory:", torch.cuda.memory_allocated())
print("Cached Memory:", torch.cuda.memory_reserved())

Заключение

Не забывайте: при настройке распределенного обучения с использованием библиотеки Accelerate важно учитывать ограничения видеопамяти вашей GPU, конфигурацию вашей модели и формат данных. Регулярная проверка и оптимизация размеров батчей, использование градиентного накопления и точная инициализация объектов помогут избежать проблем во время обучения.

Если возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь с конкретными кодами, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться.