deepspeed多机多卡并行训练指南

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前言

我的配置：

7机14卡，每台服务器两张A800

问：为啥每台机只挂两张卡？
答：给我的就这样的，我倒希望单机8卡，不过这些服务器是云厂商提供的，据说都是PCIE连接，且单机最多只能挂四张卡。

服务器只允许内网访问，不能连接外网

因此，你需要先搞定如何离线配置训练环境

离线配置训练环境

具体可以参考：Anaconda 环境克隆、迁移

按照上面文章打包环境时，有可能碰到如下报错：

可通过增加参数--ignore-missing-files解决
如：conda pack -n 环境名 -o 新的环境名.tar.gz --ignore-missing-files

共享文件系统

正常来说，多机多卡训练，配置个共享文件系统是有很多好处的，比如数据集和模型你只需要存一份，更重要的是，在模型保存时，将模型保存到共享文件系统下，就不用保存多份模型，如果没有共享文件系统，你需要在每台服务器上都保存一份模型参数。

当你想要断点重训时，你需要手动合并每台机器上的优化器参数，非常麻烦。

如果真的没有共享文件系统，那怎么办？
解决办法：

方式1、在deepspeed里配置checkpoint参数的use_node_local_storage，如下：

"checkpoint": {"use_node_local_storage": true
}

怕大家不明白怎么加，这里给出一个deepspeed stage2的配置样例：

{"bfloat16": {"enabled": false},"fp16": {"enabled": "auto","loss_scale": 0,"loss_scale_window": 1000,"initial_scale_power": 16,"hysteresis": 2,"min_loss_scale": 1},"optimizer": {"type": "AdamW","params": {"lr": "auto","betas": "auto","eps": "auto","weight_decay": "auto"}},"zero_optimization": {"stage": 2,"allgather_partitions": true,"allgather_bucket_size": 2e8,"overlap_comm": true,"reduce_scatter": true,"reduce_bucket_size": "auto","contiguous_gradients": true},"gradient_accumulation_steps": "auto","gradient_clipping": "auto","steps_per_print": 1e5,"train_batch_size": "auto","train_micro_batch_size_per_gpu": "auto","wall_clock_breakdown": false,"checkpoint": {"use_node_local_storage": true}
}

参数解释

原始文档：https://www.deepspeed.ai/docs/config-json/

方式2、增加在TrainingArguments中配置参数--save_on_each_node即可

其实，huggingface中的deepspeed插件文档已经对没有共享文件系统的情况做了说明，确实比较难找，位置：https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/deepspeed#use-of-nonshared-filesystem

以上两种方式，都可以解决没有共享文件系统导致无法断点重训的问题。

假如你已经使用了上面的配置，还有可能会的出现一个问题就是，当你使用resume路径去恢复训练时，你有可能卡在下图的位置：

代码一直卡在这，GPU有占用，GPU利用率也有显示，此时，你应该检查你的device_map是否为auto，如果不是，那肯定会卡在这

如果device_map="auto"，但代码还是卡在这，可能的解决办法：
这段图片参考自：deepspeed多机多卡训练踏过的坑

多台服务器之间配置互相免密登录

参考SSH远程登录：两台或多台服务器之间免密登录设置

这个是必须要做的，最好在一开始就做好，能节省很多时间。

pdsh

给每台服务器都安装pdsh，安装方法：

#下载解压
wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/pdsh/pdsh-2.29.tar.bz2 && tar -xf pdsh-2.29.tar.bz2 -C /root/pdsh
#编译安装
cd pdsh-2.29 && ./configure --with-ssh --enable-static-modules --prefix=/usr/local && make && make install
#测试
pdsh -V

把路径换成你自己的就行，若是离线服务器，你就先在有网的服务器下载好pdsh，再复制到离线的服务器去安装

多卡训练可能会碰到的问题

问题1：ninja已经安装，deepspeed 多机多卡RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions
答案1：
在训练代码的开头加入：

/root/anaconda3/envs/baichuan/bin:是服务器的conda虚拟环境的bin目录

local_env = os.environ.copy()
local_env["PATH"]= "/root/anaconda3/envs/baichuan/bin:" + local_env["PATH"]
os.environ.update(local_env)

问题2：libcudart.so.12.2: cannot open shared object file: No such file or directory
答案2：

1、检查文件libcudart.so.12.2是否存在（正常来说都是存在的），不存在该文件的话，需要重装cuda
2、在命令行执行 sudo ldconfig /usr/local/cuda-12.2/lib64

注意

执行训练的代码，每台机器上要有完全一致的一份，且存储的路径都要一致（包括软件的安装路径等），以免出现奇奇怪怪的报错，真的让人头秃

总结

真正跑过多机多卡训练的同学，应该能明白，这篇文章是有多细节了！毫不夸张地说，干货满满！希望各位可以点赞+收藏。