Accelerate를 활용한 분산 학습[[distributed-training-with-accelerate]]

모델이 커지면서 병렬 처리는 제한된 하드웨어에서 더 큰 모델을 훈련하고 훈련 속도를 몇 배로 가속화하기 위한 전략으로 등장했습니다. Hugging Face에서는 사용자가 하나의 머신에 여러 개의 GPU를 사용하든 여러 머신에 여러 개의 GPU를 사용하든 모든 유형의 분산 설정에서 🤗 Transformers 모델을 쉽게 훈련할 수 있도록 돕기 위해 🤗 Accelerate 라이브러리를 만들었습니다. 이 튜토리얼에서는 분산 환경에서 훈련할 수 있도록 기본 PyTorch 훈련 루프를 커스터마이즈하는 방법을 알아봅시다.

설정[[setup]]

🤗 Accelerate 설치 시작하기:

pip install accelerate

그 다음, Accelerator 객체를 불러오고 생성합니다. Accelerator는 자동으로 분산 설정 유형을 감지하고 훈련에 필요한 모든 구성 요소를 초기화합니다. 장치에 모델을 명시적으로 배치할 필요는 없습니다.

>>> from accelerate import Accelerator

>>> accelerator = Accelerator()

가속화를 위한 준비[[prepare-to-accelerate]]

다음 단계는 관련된 모든 훈련 객체를 prepare 메소드에 전달하는 것입니다. 여기에는 훈련 및 평가 데이터로더, 모델 및 옵티마이저가 포함됩니다:

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

백워드(Backward)[[backward]]

마지막으로 훈련 루프의 일반적인 loss.backward()를 🤗 Accelerate의 backward 메소드로 대체하기만 하면 됩니다:

>>> 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)

다음 코드에서 볼 수 있듯이, 훈련 루프에 코드 네 줄만 추가하면 분산 학습을 활성화할 수 있습니다!

from accelerate import Accelerator
from transformers import AdamW, AutoModelForSequenceClassification, get_scheduler

accelerator = Accelerator()

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint, num_labels=2)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-5)

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

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(
    "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:
        batch = {k: v.to(device) for k, v in batch.items()}
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        accelerator.backward(loss)

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

학습[[train]]

관련 코드를 추가한 후에는 스크립트나 Colaboratory와 같은 노트북에서 훈련을 시작하세요.

스크립트로 학습하기[[train-with-a-script]]

스크립트에서 훈련을 실행하는 경우, 다음 명령을 실행하여 구성 파일을 생성하고 저장합니다:

accelerate config

Then launch your training with:

accelerate launch train.py

노트북으로 학습하기[[train-with-a-notebook]]

Collaboratory의 TPU를 사용하려는 경우, 노트북에서도 🤗 Accelerate를 실행할 수 있습니다. 훈련을 담당하는 모든 코드를 함수로 감싸서 notebook_launcher에 전달하세요:

>>> from accelerate import notebook_launcher

>>> notebook_launcher(training_function)

🤗 Accelerate 및 다양한 기능에 대한 자세한 내용은 documentation를 참조하세요.