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部署及实践

最近更新时间：2023-03-01 11:12:14

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本页目录：

本文介绍在裸金属云服务器 HCCG5v 实例上训练 TI-Deepspeed 大模型的具体步骤。

示例操作环境

本文中 TI-Deepspeed 大模型训练操作环境说明如下：
硬件平台：8台 HCCG5v 实例高性能计算集群
操作系统版本：CentOS 7.6
GPU 驱动版本：418.67
CUDA 版本：10.1
文件存储 CFS：创建文件系统及挂载点

说明事项

使用 HCCG5v 实例需通过申请，请前往 高性能计算集群申请 完成申请。

操作步骤

创建高性能计算集群

创建集群

1. 登录云服务器控制台，选择左侧导航栏中的高性能计算集群。
2. 在“高性能计算集群”页面上方，选择“上海”地域，并单击新建。 目前 HCCG5v 实例仅支持在上海地域使用。
3. 在弹出的“创建集群”页面中，按需选择可用区、输入集群名及描述，单击确定创建集群。 本文创建集群可用区、集群名、描述如下图所示：




创建 HCCG5v 实例

参考 自定义配置 Linux 云服务器 进行创建。其中，实例需选择高性能计算集群 > GPU型高性能计算实例HCCG5v。

创建 CFS

注意
CFS 需与高性能计算集群在同一可用区。
参考 创建文件系统及挂载点，创建 CFS 并获取挂载命令。本文以创建名称为 TI-Deepspeed示例 的 CFS 为例，获取挂载命令如下图所示：



挂载 CFS

1. 执行以下命令，安装 nfs-utils。
sudo yum install nfs-utils
2. 执行以下命令，创建待挂载目标目录 /cfs。
mkdir /cfs
3. 执行以下命令，将本地目录挂载到 CFS 根目录下。命令中 IP 为示例 IP，请您以 CFS 挂载点信息获取的 IP 为准。
sudo mount -t nfs -o vers=4.0,noresvport 10.0.0.7:/ /cfs
4. 执行以下命令，创建个人文件夹 ti-deepspeed-demo。 由于最佳实践均为多机运行程序，运行 demo 需要存储在不同机器上同一位置，建议将运行 demo 数据集都存储在 cfs 的个人文件夹中。
mkdir /cfs/ti-deepspeed-demo
更多挂载 CFS 信息，请参考 在 Linux 客户端上使用 CFS 文件系统。

安装相关依赖

安装 NVIDIA Tesla 驱动

参考 安装 NVIDIA Tesla 驱动 进行 NVIDIA GPU V100 显卡驱动安装。安装成功后结果如下图所示：



安装 CUDA 驱动

参考 安装 CUDA 驱动 进行 cuda tookit 安装。其中，cuda 版本建议选择 CUDA Toolkit 10.1 update2，该版本解决了部分 gcc 编译问题。
注意
重启实例后需重新挂载 CFS，挂载步骤请参见 挂载 CFS。
安装成功后结果如下图所示：



安装 conda 环境

1. 执行以下命令，下载安装脚本。
wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
2. 执行以下命令，授予脚本权限。
chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
3. 执行以下命令，运行脚本，安装 conda。
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按照界面提示输入提示信息及 conda 安装目录。请将 conda 安装在 /cfs/ti-deepspeed-demo 目录下，安装至该目录则仅需安装一次软件依赖，不需要在每个节点上重复安装。 如下图所示，本文以安装至 /cfs/ti-deepspeed-demo/miniconda3 目录为例：


4. 执行以下命令，配置 torch1.7 环境。
conda create --name torch1.7 python=3.8
在每个节点的 ～/.bashrc 里面添加如下命令，确保每个节点使用同样的 conda 环境。
conda activate torch1.7

配置机器免密登录及安装 openmpi

由于百亿/千亿模型最佳实践均为8机64卡训练，按照一般分布式训练要求，机器需要提前做好免密登录，并安装好 openmpi。步骤如下：
1. 执行以下命令，下载 openmpi 安装包。
wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.1/openmpi-4.1.1.tar.gz
2. 执行以下命令，解压 openmpi 安装包。
tar -zxvf openmpi-4.1.1.tar.gz
3. 依次执行以下命令，安装 openmpi。
cd openmpi-4.1.1/
./configure 
make && sudo make install
4. 执行以下命令，验证 openmpi 是否安装成功。
which mpicc
返回结果如下图所示，则表明已成功安装。



安装 pytorch

执行以下命令，安装 pytorch。需要安装 pytorch gpu 版本，推荐使用 torch1.7 版本。
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
说明
如因网络超时导致 torch 安装失败，建议下载离线包上传到服务器进行安装。
下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
torch 版本：cu101/torch-1.7.1%2Bcu101-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

安装 apex

百亿/千亿模型通过混合精度加速训练，需安装 apex。步骤如下：
1. 执行以下命令，确认 gcc 版本。
gcc --version
apex 安装需要依赖 gcc 5.0 以上版本，如需升级 gcc，请依次执行以下命令。
yum install centos-release-scl -y
yum install devtoolset-7 -y
scl enable devtoolset-7 bash
gcc --version
source /opt/rh/devtoolset-7/enable
2. 依次执行以下命令，下载并安装 apex。
yum install git -y
git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

安装 ti-deepspeed 框架

依次执行以下命令，通过 whl 包安装 ti-deepspeed 框架，该框架仅支持在腾讯云裸金属机器上使用。
wget https://tids-1259675134.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/deepspeed-0.3.14%2Bunknown-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install deepspeed-0.3.14+unknown-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

检查依赖环境

完成依赖软件配置步骤后，请查看依赖软件及版本是否符合下表：
依赖软件
版本
cuda toolkit
10.1
openmpi
版本不限制
torch
1.7.1+cu101
apex
github master 分支


检查运行环境

1. 切换至 python 环境并执行以下命令，检查运行环境是否正常。
import deepspeed
import torch
import apex
返回结果如下图所示，则表明运行环境正常。


2. 执行 ds_report 命令，返回如下图所示结果，则表明运行环境正常。



下载 demo 数据及脚本

运行百亿/千亿模型最佳实践，需下载以下内容：
下载内容
COS 存储名称
ti-ds 框架 whl 包
deepspeed-0.3.14+unknown-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
百亿/千亿模型最佳实践
ti-deepspeed-examples.zip
百亿模型训练集
webtext.tgz
千亿模型训练集
100B.tar.gz

1. 依次执行以下命令，将 ti-deepspeed 百亿/千亿最佳实践 demo 下载至已创建的 CFS 中。本文以下载至 /cfs/ti-deepspeed-demo 目录为例：
cd /cfs/ti-deepspeed-demo
wget https://tids-1259675134.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/ti-deepspeed-examples.zip
2. 执行以下命令，解压 demo。
unzip ti-deepspeed-examples.zip

运行 demo 程序

百亿模型实践

1. 依次执行以下命令，下载百亿模型训练集至已创建的 CFS 中。本文以下载至 /cfs/ti-deepspeed-demo 目录下为例：
cd /cfs/ti-deepspeed-demo
wget https://tids-1259675134.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/webtext.tgz
2. 执行以下命令，解压百亿模型训练集。
tar xvf webtext.tgz
3. 执行以下命令，进入 demo 目录。
cd ti-deepspeed-examples/Megatron-LM
4. 根据实际情况修改启动脚本 scripts/multirun-10B.sh，启动脚本介绍如下图所示：


4.1 8台机器的内网 IP 地址，可前往 实例 列表页面获取。
4.2 创建日志文件夹 logs。
4.3 launch job 的 IP 信息。
4.4 torch ddp 连接的端口信息，需确保该端口未被占用。
4.5 运行目录。
4.6 表示依次 ssh 到各个节点，启动 ddp。
5. 执行以下命令，启动脚本。
sh scripts/multirun-10B.sh
启动脚本在每台机器节点上运行实际训练脚本。脚本位置为 scripts/ds_pretrain_10Bgpt2_distributed.sh。内容如下：
#数据集位置,从cos上拉取获得
DATA_PATH=/cfs/ti-deepspeed-demo/webtext/data.json
#模型输出
CHECKPOINT_PATH=./output

DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"
#超参数设置
python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS \\
         pretrain_gpt2.py \\
         --deepspeed \\
         --deepspeed_config ./scripts/debug-10B.json \\
         --model-parallel-size 1 \\
         --num-layers 50 \\
         --hidden-size 4096 \\
         --num-attention-heads 32 \\
         --batch-size 6 \\
         --seq-length 1024 \\
         --max-position-embeddings 1024 \\
         --train-iters 500000 \\
         --save $CHECKPOINT_PATH \\
         --train-data $DATA_PATH \\
         --lazy-loader \\
         --tokenizer-type GPT2BPETokenizer \\
         --split 949,50,1 \\
         --distributed-backend nccl \\
         --lr 0.00015 \\
         --lr-decay-style cosine \\
         --weight-decay 1e-2 \\
         --clip-grad 1.0 \\
         --warmup .01 \\
         --checkpoint-activations \\
         --log-interval 1 \\
         --save-interval 10000 \\
         --eval-interval 1000 \\
         --eval-iters 10 \\
         --fp16
6. 根据实际情况修改暂停脚本 scripts/all-kill.sh，并根据实际需要执行。
sh scripts/all-kill.sh
训练日志如下：



千亿模型实践

1. 依次执行以下命令，下载千亿模型训练集至已创建的 CFS 中。本文以下载至 /cfs/ti-deepspeed-demo/datasets 目录下为例：
mkdir /cfs/ti-deepspeed-demo/datasets
wget https://tids-1259675134.cos.ap-nanjing.myqcloud.com/100B.tar.gz
2. 执行以下命令，解压迁移模型训练集。
tar xvf 100B.tar.gz
3. 执行以下命令，进入 demo 目录。
cd ti-deepspeed-examples/Megatron-LM-v1.1.5-ZeRO3
4. 根据实际情况修改启动脚本 scripts/multirun100Boffload.sh，启动脚本介绍如下图所示：


4.1 8台机器的内网 IP 地址，可前往 实例 列表页面获取。
4.2 创建日志文件夹 logs。
4.3 launch job 的 IP 信息。
4.4 torch ddp 连接的端口信息，需确保该端口未被占用。
4.5 运行目录。
4.6 表示依次 ssh 到各个节点，启动 ddp。
5. 执行以下命令，启动脚本。
sh scripts/multirun100Boffload.sh
启动脚本在每台机器节点上运行实际训练脚本。脚本位置为 scripts/ds_pretrain_100Bgpt2_distributed.sh。内容如下：
#! /bin/bash

# Runs the "345M" parameter model

GPUS_PER_NODE=8
MASTER_ADDR=${1:-localhost}
MASTER_PORT=${2:-6000}
NNODES=${3:-1}
NODE_RANK=${4:-0}
WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES))

#数据集位置,从cos上拉取获得
DATA_PATH=/cfs/ti-deepspeed-demo/datasets/db_text_document
VOCAB_PATH=./gpt2-vocab.json
MERGE_PATH=./gpt2-merges.txt
CHECKPOINT_PATH=./output

DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"

python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS \\
         pretrain_gpt2.py \\
         --deepspeed \\
         --deepspeed_config ./scripts/100B.json \\
         --model-parallel-size 8 \\
         --num-layers 480 \\
         --hidden-size 4096 \\
         --num-attention-heads 32 \\
         --batch-size 6 \\
         --seq-length 1024 \\
         --max-position-embeddings 1024 \\
         --train-iters 500000 \\
         --save $CHECKPOINT_PATH \\
         --data-path $DATA_PATH \\
         --vocab-file $VOCAB_PATH \\
         --merge-file $MERGE_PATH \\
         --tokenizer-type GPT2BPETokenizer \\
         --split 949,50,1 \\
         --distributed-backend nccl \\
         --lr 0.00015 \\
         --lr-decay-style cosine \\
         --weight-decay 1e-2 \\
         --clip-grad 1.0 \\
         --warmup .01 \\
         --log-interval 1 \\
         --save-interval 10000 \\
         --eval-interval 1000 \\
         --eval-iters 10 \\
         --fp16 \\
         --cpu-optimizer \\
         --checkpoint-activations 

set +x
6. 查看 ./logs 文件夹下日志输出。
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