deepspeed模型并行训练代码

### 关于 Deepspeed 模型并行训练的代码示例 以下是基于 Megatron-DeepSpeed 的模型并行训练的一个简单代码示例，涵盖了张量并行、流水线并行以及数据并行的核心功能[^1]。 #### 初始化环境与加载模型 在分布式环境中运行时，`torch.distributed.init_process_group` 是必要的。此外，通过 `args.local_rank` 来指定 GPU 编号[^3]： ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from deepspeed import init_distributed init_distributed() # 初始化 DeepSpeed 分布式环境 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2").half().cuda(torch.cuda.current_device()) ``` #### 配置 DeepSpeed 参数 DeepSpeed 提供了丰富的配置选项，可以通过 JSON 文件或者字典形式定义。以下是一个典型的配置文件片段，支持 ZeRO-3 和张量并行: ```json { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "loss_scale_window": 1000, "hysteresis": 2, "min_loss_scale": 1 }, "zero_optimization": { "stage": 3, "offload_optimizer": { "device": "cpu", "pin_memory": true } }, "train_batch_size": 8, "gradient_accumulation_steps": 4, "tensor_parallel": { "tp_size": 2 # 设置张量并行度为 2 } } ``` #### 使用 DeepSpeed 进行优化器初始化 通过 DeepSpeed 的 API 将模型和优化器封装起来，从而启用混合精度训练和零冗余优化 (ZeRO): ```python import deepspeed config_path = 'ds_config.json' # 上述配置保存路径 optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize( model=model, optimizer=optimizer, config=config_path ) ``` #### 数据加载与训练循环 为了适配多 GPU 场景，需将输入数据分配至对应的设备上。以下展示了一个基础的训练流程： ```python from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class ToyDataset(Dataset): def __len__(self): return 100 def __getitem__(self, idx): input_ids = tokenizer.encode("Hello world", return_tensors="pt")[0] labels = input_ids.clone() return {"input_ids": input_ids, "labels": labels} dataset = ToyDataset() dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2) for epoch in range(1): # 单轮演示 for i, data in enumerate(dataloader): inputs = {k: v.cuda(torch.cuda.current_device()) for k, v in data.items()} outputs = model_engine(**inputs) loss = outputs.loss model_engine.backward(loss) # 自动处理梯度累积和通信 model_engine.step() print("Training finished.") ``` --- ### 总结 上述代码展示了如何利用 DeepSpeed 实现高效的模型并行训练，包括张量并行、混合精度训练以及 ZeRO-3 的应用。对于更复杂的场景（如跨节点分布），还需进一步扩展配置项，并引入额外的支持工具。