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大模型训练框架（五）Accelerate
Hugging Face 的 Accelerate1是一个用于简化和加速深度学习模型训练的库，它支持在多种硬件配置上进行分布式训练，包括 CPU、GPU、TPU 等。Accelerate 允许用户轻松切换不同的并行策略，同时它还支持混合精度训练，可以进一步提升训练效率。
1. 导入
Accelerate只需添加四行代码，即可在任何分布式配置中运行相同的 PyTorch 代码！让大规模训练和推理变得简单、高效且适应性强。
+ from accelerate import Accelerator
+ accelerator = Accelerator()
+ model, optimizer, training_dataloader, scheduler = accelerator.prepare(
+ model, optimizer, training_dataloader, scheduler
+ )
for batch in training_dataloader:
optimizer.zero_grad()
inputs, targets = batch
inputs = inputs.to(device)
targets = targets.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = loss_function(outputs, targets)
+ accelerator.backward(loss)
optimizer.step()
scheduler.step()
2. Accelerate的特点
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分布式训练支持：Accelerate 支持在单个节点或多个节点上进行分布式训练，包括多CPU、多GPU和TPU设置。它抽象出了与分布式训练相关的样板代码，使您可以专注于训练逻辑而不必担心通信和同步问题。
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混合精度训练支持：Accelerate 提供了与混合精度训练（如半精度浮点数）相关的工具和优化。通过使用混合精度训练，可以在几乎不降低模型性能的同时减少内存使用和计算成本。
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设备放置和管理：Accelerate 自动处理设备放置，将数据和模型移动到正确的设备上，以便充分利用可用的计算资源。这简化了跨设备进行训练的过程，并帮助避免手动管理设备分配的复杂性。
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高度集成：Accelerate 可与 PyTorch 生态系统中的其他工具和库无缝集成。它与常用的 PyTorch 数据加载器和优化器兼容，并且可以与 DeepSpeed、Megatron-LM 和 PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 等扩展一起使用。
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可配置的 CLI 工具：Accelerate 提供了一个命令行界面 (CLI) 工具，使您能够方便地配置和测试训练环境，而无需手动编写启动脚本。
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支持多种硬件：Accelerate 支持 CPU、GPU、TPU，以及支持混合精度训练的硬件设备，如 FP16/BFloat16、具有 Transformer Engine 的 FP8 混合精度。
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简化代码迁移：Accelerate 允许用户在几乎不更改代码的情况下，将单机训练转换为分布式训练，从而提高模型训练的速度和效率。
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支持多种训练方式：Accelerate 支持 CPU/单GPU (TPU)/多GPU(TPU) DDP模式/fp32/fp16 等多种训练方式。
3. 对其它框架的支持
Accelerate 提供了一种简单且灵活的方式来加速和扩展 PyTorch 训练脚本，而无需编写冗长的样板代码。以下是 Accelerate 与 PyTorch 生态系统中其他工具和库集成的一些具体展开：
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与 PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) 的集成： FSDP 是 PyTorch 中的一种数据并行技术，它允许模型的参数在多个 GPU 上进行分片存储，从而减少单个 GPU 的内存压力。Accelerate 提供了对 FSDP 的支持，使得用户可以更容易地在 PyTorch 中实现 FSDP 数据并行。
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与 DeepSpeed 的集成： Accelerate 允许用户通过 DeepSpeedPlugin 来利用 DeepSpeed 的功能，如 ZeRO 优化技术。用户可以在 Accelerate 配置文件中指定 DeepSpeed 的配置，如
zero_stage和gradient_accumulation_steps，以及是否使用混合精度训练等。这样，用户可以在不改变原有 PyTorch 训练代码的情况下，通过 Accelerate 来实现 DeepSpeed 的优化策略。 -
与 Megatron-LM 的集成： Megatron-LM 是一个用于训练大规模 Transformer 模型的库，它支持模型并行和数据并行。Accelerate 提供了对 Megatron-LM 的支持，允许用户在 Megatron-LM 的基础上使用 Accelerate 的分布式训练功能。
截至本文完稿时（2024/10/14），Accelerate对其它框架的支持主要在DP上，因为Accelerate暂时没有 PP 和 TP。
以下是各种框架对并行策略（截至2024/10/12）的支持情况：
| 框架 | DP | PP | TP | 3D并行 |
|---|---|---|---|---|
| Pytorch(FSDP) | 是 | 否 | 否 | 否 |
| DeepSpeed | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Megatron-LM | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Accelerate | 是 | 否 | 否 | 否 |
参考
[1] Accelerate
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