用huggingface.Accelerate进行分布式训练_huggingface分布式训练-优快云博客

本文讲述了如何在Python环境中利用HuggingFace的accelerate工具进行模型训练的配置与实战，包括安装步骤、代码示例和在文本分类任务中的应用，以提升训练效率。

本文属于huggingface.transformers全部文档学习笔记博文的一部分。
全文链接：huggingface transformers包文档学习笔记（持续更新ing…）

本部分网址：https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/accelerate
本文介绍如何使用huggingface.accelerate（官方文档：https://huggingface.co/docs/accelerate/index）进行分布式训练。

此外还参考了accelerate的安装文档：https://huggingface.co/docs/accelerate/basic_tutorials/install

一个本文代码可用的Python环境：Python 3.9.7, PyTorch 2.0.1, transformers 4.31.0, accelerate 0.22.0

parallelism能让我们实现在硬件条件受限时训练更大的模型，训练速度能加快几个数量级。

1. 安装与配置

安装：pip install accelerate

配置：accelerate config
然后它会给出一些问题，通过上下键更换选项，用Enter确定
在这里插入图片描述

选错了也没啥关系，反正能改

用accelerate env命令可以查看配置环境。

2. 在代码中使用

用accelerate之前的脚本（具体讲解可见我之前写的博文：用huggingface.transformers.AutoModelForSequenceClassification在文本分类任务上微调预训练模型用的是原生PyTorch那一版，因为Trainer会自动使用分布式训练。metric部分改成新版，并用全部数据来训练）：

from tqdm.auto import tqdm

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.optim import AdamW

import datasets,evaluate
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification,get_scheduler

dataset=datasets.load_from_disk("download/yelp_full_review_disk")

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/data/pretrained_models/bert-base-cased")

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length",truncation=True,max_length=512)

tokenized_datasets=dataset.map(tokenize_function, batched=True)

#Postprocess dataset
tokenized_datasets=tokenized_datasets.remove_columns(["text"])
#删除模型不用的text列

tokenized_datasets=tokenized_datasets.rename_column("label", "labels")
#改名label列为labels，因为AutoModelForSequenceClassification的入参键名为label
#我不知道为什么dataset直接叫label就可以啦……

tokenized_datasets.set_format("torch")  #将值转换为torch.Tensor对象

small_train_dataset=tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42)
small_eval_dataset=tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42)

train_dataloader=DataLoader(small_train_dataset,shuffle=True,batch_size=32)
eval_dataloader=DataLoader(small_eval_dataset,batch_size=64)

model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/data/pretrained_models/bert-base-cased",
                                                         num_labels=5)

optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)

num_epochs=3
num_training_steps=num_epochs*len(train_dataloader)
lr_scheduler=get_scheduler(name="linear",optimizer=optimizer,num_warmup_steps=0,num_training_steps=num_training_steps)

device=torch.device("cuda:1") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.to(device)

progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataloader:
        batch={k:v.to(device) for k,v in batch.items()}
        outputs=model(**batch)
        loss=outputs.loss
        loss.backward()

        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
        optimizer.zero_grad()
        progress_bar.update(1)

metric=evaluate.load("accuracy")
model.eval()
for batch in eval_dataloader:
    batch={k:v.to(device) for k,v in batch.items()}
    with torch.no_grad():
        outputs=model(**batch)

    logits=outputs.logits
    predictions=torch.argmax(logits, dim=-1)
    metric.add_batch(predictions=predictions, references=batch["labels"])

print(metric.compute())

懒得跑完了，总之预计要跑11个小时来着，非常慢。

添加如下代码：

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator()

#去掉将模型和数据集放到指定卡上的代码

#在建立好数据集、模型和优化器之后：
train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer = accelerator.prepare(
    train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
)

#训练阶段将loss.backward()替换成
accelerator.backward(loss)

添加后的代码（我用全部数据集出来预计训练时间是4小时（3张卡），但我懒得跑这么久了，我就还是用1000条跑跑，把整个流程跑完意思一下）：
用accelerate launch Python脚本路径运行
验证部分的情况见代码后面

from tqdm.auto import tqdm

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.optim import AdamW

import datasets
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSequenceClassification,get_scheduler

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator()

dataset=datasets.load_from_disk("download/yelp_full_review_disk")

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("/data/pretrained_models/bert-base-cased")

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length",truncation=True,max_length=512)

tokenized_datasets=dataset.map(tokenize_function, batched=True)

#Postprocess dataset
tokenized_datasets=tokenized_datasets.remove_columns(["text"])
#删除模型不用的text列

tokenized_datasets=tokenized_datasets.rename_column("label", "labels")
#改名label列为labels，因为AutoModelForSequenceClassification的入参键名为label
#我不知道为什么dataset直接叫label就可以啦……

tokenized_datasets.set_format("torch")  #将值转换为torch.Tensor对象

small_train_dataset=tokenized_datasets["train"].shuffle(seed=42).select(range(1000))
small_eval_dataset=tokenized_datasets["test"].shuffle(seed=42).select(range(1000))

train_dataloader=DataLoader(small_train_dataset,shuffle=True,batch_size=32)
eval_dataloader=DataLoader(small_eval_dataset,batch_size=64)

model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("/data/pretrained_models/bert-base-cased",
                                                         num_labels=5)

optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=5e-5)

train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer = accelerator.prepare(
    train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
)

num_epochs=3
num_training_steps=num_epochs*len(train_dataloader)
lr_scheduler=get_scheduler(name="linear",optimizer=optimizer,num_warmup_steps=0,num_training_steps=num_training_steps)

progress_bar = tqdm(range(num_training_steps))

model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_dataloader:
        outputs=model(**batch)
        loss=outputs.loss
        accelerator.backward(loss)

        optimizer.step()
        lr_scheduler.step()
        optimizer.zero_grad()
        progress_bar.update(1)

验证部分是这样的，直接用原来的验证部分就也能跑，但是因为脚本会被运行2遍，所以验证部分也会运行2遍。
所以我原则上建议用accelerate的话就光训练，验证的部分还是单卡实现。
如果还是想在训练过程中看一下验证效果，可以正常验证；也可以将验证部分限定在if accelerator.is_main_process:里，这样就只有主进程（通常是第一个GPU）会执行验证代码，而其他GPU不会，这样就只会打印一次指标了。