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🤗 Accelerate를 활용한 분산 학습

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.

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설정

🤗 Accelerate 설치 시작하기:

    pip install accelerate

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

    >>> from accelerate import Accelerator

    >>> accelerator = Accelerator()

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가속화를 위한 준비

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
    ... )

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백워드(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)

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학습

관련 코드를 추가한 후에는 스크립트나 Colaboratory와 같은 노트북에서 훈련을 시작하세요.

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스크립트로 학습하기

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

    accelerate config

Then launch your training with:

    accelerate launch train.py

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노트북으로 학습하기

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

    >>> from accelerate import notebook_launcher

    >>> notebook_launcher(training_function)

🤗 Accelerate 및 다양한 기능에 대한 자세한 내용은 documentation를 참조하세요.

< > Update on GitHub