【Microsoft】DeepSpeedを使って大規模モデルを最適化する方法

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【Microsoft】DeepSpeedを使って大規模モデルを最適化する方法 Tips集
【Microsoft】DeepSpeedを使って大規模モデルを最適化する方法
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今回はMicrosoftが開発した深層学習の最適化ライブラリDeepSpeedの使い方、利用方法を解説します。

ごまこ
ごまこ

Pythonと機械学習を学んだばかりなんですが、
簡単に使えるんでしょうか。

ごまお
ごまお

基本的な環境設定から解説していきますので、大丈夫ですよ!
巨大なモデルでは学習に膨大な時間が必要ですがDeepSpeedを用いると学習時間を短縮できます!

DeepSpeedは、Microsoftが開発した深層学習の最適化ライブラリです。

例えば、OpenAIのGPT-3のような巨大なモデルのトレーニング時間を大幅に短縮することができます。

DeepSpeedを使用することで、計算リソースを効果的に活用し、トレーニングのコストを削減できます。

以下のブログでは、DeepSpeedのインストールから基本的な使い方、高度な機能の活用方法までを詳細に説明します。

必要な環境の準備

ソフトウェアとハードウェアの要件

DeepSpeedを使用するには、以下の要件を満たす必要があります。

  • ソフトウェア: Python 3.6以降、CUDA 10.1以降(NVIDIA GPUを使用する場合)
  • ハードウェア: NVIDIA GPU(推奨)

PythonとDeepSpeedのインストール方法

まず、Pythonとpipがインストールされていることを確認します。

次に、必要なライブラリをインストールします。

pip install torch transformers deepspeed

GPUを使用する場合は、CUDAもインストールしておきます。

CUDAのインストール方法は、NVIDIAの公式サイトを参照してください。

基本的な使い方

サンプルプロジェクトの設定

DeepSpeedを使用するためのサンプルプロジェクトを作成します。

以下のようなディレクトリ構造を持つプロジェクトを作成します。

my_deepspeed_project/
├── train.py
└── ds_config.json

トレーニングスクリプトの作成

train.pyにトレーニングスクリプトを記述します。

以下はBERTを使用した簡単なサンプルコードです。

pythonコードをコピーするimport deepspeed
import torch
from torch.nn import CrossEntropyLoss
from torch.optim import Adam
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

# モデルとトークナイザーの初期化
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# DeepSpeedの初期化
ds_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize(model=model, model_parameters=model.parameters(), config_params="ds_config.json")

# ダミーデータの準備
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # バッチサイズ1

# トレーニングループ
for _ in range(10):
    outputs = model(**inputs, labels=labels)
    loss = outputs.loss
    ds_engine.backward(loss)
    ds_engine.step()

ds_config.jsonにはDeepSpeedの設定を記述します。以下は基本的な設定の例です。

jsonコードをコピーする{
  "train_batch_size": 16,
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 0.0001
    }
  }
}

トレーニングの実行と結果の確認

次に、コマンドラインからトレーニングスクリプトを実行します。

deepspeed train.py

トレーニングが完了すると、モデルのパフォーマンスや学習曲線を確認することができます。

高度な機能の活用

ZeROの活用方法

ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)は、メモリ使用量を大幅に削減するための技術です。

以下はZeROを有効にする設定の例です。

jsonコードをコピーする{
"train_batch_size": 16,
"gradient_accumulation_steps": 1,
"zero_optimization": {
"stage": 2
},
"optimizer": {
"type": "Adam",
"params": {
"lr": 0.0001
}
}
}

3D並列化の設定

DeepSpeedでは、データ並列、モデル並列、パイプライン並列の3D並列化をサポートしています。

これにより、大規模モデルの効率的なトレーニングが可能になります。

以下は3D並列化の設定の例です。

jsonコードをコピーする{
  "train_batch_size": 16,
  "gradient_accumulation_steps": 1,
  "zero_optimization": {
    "stage": 2
  },
  "optimizer": {
    "type": "Adam",
    "params": {
      "lr": 0.0001
    }
  },
  "pipeline": {
    "stages": 2
  }
}

トラブルシューティング

よくある問題とその解決方法

  • インストールエラー: 必要なライブラリやCUDAが正しくインストールされているか確認します。特にCUDAのバージョンが適合しているかを確認してください。
  • メモリエラー: zero_optimizationの設定を見直し、メモリ使用量を削減する設定を試します。
    また、バッチサイズを減らすことも効果的です。
  • パフォーマンスの低下: バッチサイズや学習率の調整、DeepSpeedのバージョンを最新にする、
    またはハードウェアリソースのアップグレードを検討します。

まとめ

DeepSpeedを使用することで、大規模モデルのトレーニングや推論が効率化され、時間とリソースの節約が可能になります。

高度な最適化技術を活用することで、より大規模なモデルを扱うことができ、今後のAI研究や開発において重要な役割を果たすでしょう。

公式ドキュメントやチュートリアルも活用して、より深く理解を深めてください。

詳細は、DeepSpeedのGitHubリポジトリを参照してください。また、公式ドキュメントはこちらからアクセスできます。

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