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Debugging

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Debug dei problemi di rete multi-GPU

Quando addestri o fai inferenza con `DistributedDataParallel` e GPU multiple, se si verificano problemi di intercomunicazione tra processi e/o nodi, puoi utilizzare il seguente script per diagnosticare i problemi della rete.

    wget https://raw.githubusercontent.com/huggingface/transformers/main/scripts/distributed/torch-distributed-gpu-test.py

Per esempio per testare come 2 GPU interagiscono fai:

    python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 2 --nnodes 1 torch-distributed-gpu-test.py

Se entrambi i processi sono in grado di comunicare tra loro e di allocare la memoria della GPU, ciascuno di essi stamperà lo stato OK.

Per più GPU o nodi adatta gli argumenti nello script.

All’interno dello script di diagnostica troverai molti altri dettagli e anche una guida per eseguirlo in ambiente SLURM.

Un livello di debug superiore è aggiungere la variabile d’ambiente `NCCL_DEBUG=INFO` come di seguito:

    NCCL_DEBUG=INFO python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 2 --nnodes 1 torch-distributed-gpu-test.py

In questo modo si scaricano molte informazioni di debug relative a NCCL, che puoi cercare online in caso di problemi. Oppure, se non hai la sicurezza di come interpretare l’output, puoi condividere il file di log in una Issue.

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Rilevamento di Underflow e Overflow

Questa funzionalità al momento è disponibile solo per PyTorch.

Per addestramento multi-GPU richiede DDP (`torch.distributed.launch`).

Questa funzionalità può essere usata con modelli basati su `nn.Module`.

Se inizi a ottenere `loss=NaN` o il modello presenta qualche altro comportamento anomalo a causa di valori `inf` o `nan` in attivazioni o nei pesi, è necessario scoprire dove si verifica il primo underflow o overflow e cosa lo ha determinato. Fortunatamente è possibile farlo facilmente attivando un modulo speciale che effettuerà il rilevamento automaticamente.

Se stai usando `Trainer`, hai bisogno di aggiungere solo:

    --debug underflow_overflow

ai normali argomenti della riga di comando, o passa `debug="underflow_overflow"` quando viene creato l’oggetto `TrainingArguments`.

Se stai usando il tuo ciclo di allenamento o un altro trainer, puoi ottenere lo stesso risultato con:

    from .debug_utils import DebugUnderflowOverflow

    debug_overflow = DebugUnderflowOverflow(model)

`DebugUnderflowOverflow` inserisce dei ganci nel modello che dopo ogni chiamata testeranno le variabili di ingresso e di uscita e anche i pesi del modulo corrispondente. Non appena viene rilevato `inf` o o `nan` in almeno un elemento delle attivazioni o dei pesi, il programma lo notifica e stampa un rapporto come il seguente (questo è stato rilevato con `google/mt5-small` sotto fp16 mixed precision):

    Detected inf/nan during batch_number=0
    Last 21 forward frames:
    abs min  abs max  metadata
                      encoder.block.1.layer.1.DenseReluDense.dropout Dropout
    0.00e+00 2.57e+02 input[0]
    0.00e+00 2.85e+02 output
    [...]
                      encoder.block.2.layer.0 T5LayerSelfAttention
    6.78e-04 3.15e+03 input[0]
    2.65e-04 3.42e+03 output[0]
                 None output[1]
    2.25e-01 1.00e+04 output[2]
                      encoder.block.2.layer.1.layer_norm T5LayerNorm
    8.69e-02 4.18e-01 weight
    2.65e-04 3.42e+03 input[0]
    1.79e-06 4.65e+00 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wi_0 Linear
    2.17e-07 4.50e+00 weight
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    2.68e-06 3.70e+01 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wi_1 Linear
    8.08e-07 2.66e+01 weight
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    1.27e-04 2.37e+02 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.dropout Dropout
    0.00e+00 8.76e+03 input[0]
    0.00e+00 9.74e+03 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wo Linear
    1.01e-06 6.44e+00 weight
    0.00e+00 9.74e+03 input[0]
    3.18e-04 6.27e+04 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense T5DenseGatedGeluDense
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    3.18e-04 6.27e+04 output
                      encoder.block.2.layer.1.dropout Dropout
    3.18e-04 6.27e+04 input[0]
    0.00e+00      inf output

L’output di esempio è stato tagliato al centro per brevità.

La seconda colonna mostra il valore dell’elemento più grande in assoluto,così se osserviamo da vicino gli ultimi istanti, input e output sono nel range di `1e4`. Questo addestramento è stato eseguito con una mixed precision fp16 e l’ultimo passo usciva fuori (sotto `fp16` il valore più grande prima di `inf` è `64e3`). Per evitare overflows sotto `fp16` le attivazionioni devono rimanere molto al di sotto di `1e4`, perché `1e4 * 1e4 = 1e8` quindi qualsiasi moltiplicazione di matrice con grandi attivazioni porterà a una condizione di overflow numerico.

All’inizio della traccia è possibile scoprire a quale lotto si è verificato il problema (questo `Detected inf/nan during batch_number=0` significa che il problema si è verificato nel primo lotto).

Ogni frame segnalato inizia dichiarando la voce completamente qualificata per il modulo corrispondente per il quale il frame è stato segnalato. Se osserviamo il seguente frame:

                      encoder.block.2.layer.1.layer_norm T5LayerNorm
    8.69e-02 4.18e-01 weight
    2.65e-04 3.42e+03 input[0]
    1.79e-06 4.65e+00 output

Questo, `encoder.block.2.layer.1.layer_norm` indica che si tratta di un layer norm nel primo layer, del secondo blocco dell’encoder. E le chiamata specifica di `forward` è `T5LayerNorm`.

Osserviamo gli ultimi frame del report:

    Detected inf/nan during batch_number=0
    Last 21 forward frames:
    abs min  abs max  metadata
    [...]
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wi_0 Linear
    2.17e-07 4.50e+00 weight
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    2.68e-06 3.70e+01 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wi_1 Linear
    8.08e-07 2.66e+01 weight
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    1.27e-04 2.37e+02 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense.wo Linear
    1.01e-06 6.44e+00 weight
    0.00e+00 9.74e+03 input[0]
    3.18e-04 6.27e+04 output
                      encoder.block.2.layer.1.DenseReluDense T5DenseGatedGeluDense
    1.79e-06 4.65e+00 input[0]
    3.18e-04 6.27e+04 output
                      encoder.block.2.layer.1.dropout Dropout
    3.18e-04 6.27e+04 input[0]
    0.00e+00      inf output

L’ultimo frame report per la funzione `Dropout.forward` con la prima voce per l’unico input e la seconda per l’unico output. Si può notare che è stato richiamato da un attibuto `dropout` dentro la classe `DenseReluDense`. Si può notare che ciò è avvenuto durante il primo strato, del 2° blocco, durante il primissimo lotto. Infine, gli elementi di input più grandi in assoluto sono stati `6.27e+04` e l’equivalente per l’output era `inf`.

Puoi vedere qui, che `T5DenseGatedGeluDense.forward` risulta in output activations, il cui valore massimo assoluto era circa 62,7K, che è molto vicino al limite massimo di 64K di fp16. Nel prossimo frame abbiamo `Dropout` che rinormalizza i pesi, dopo aver azzerato alcuni elementi, il che spinge il valore massimo assoluto a più di 64K e si verifica un overflow.(`inf`).

Come puoi notare, è nei frames precedenti che occorre esaminare quando i numeri iniziano a diventare molto grandi per i valori fp16.

Confrontiamo il report al codice `models/t5/modeling_t5.py`:

    class T5DenseGatedGeluDense(nn.Module):
        def __init__(self, config):
            super().__init__()
            self.wi_0 = nn.Linear(config.d_model, config.d_ff, bias=False)
            self.wi_1 = nn.Linear(config.d_model, config.d_ff, bias=False)
            self.wo = nn.Linear(config.d_ff, config.d_model, bias=False)
            self.dropout = nn.Dropout(config.dropout_rate)
            self.gelu_act = ACT2FN["gelu_new"]

        def forward(self, hidden_states):
            hidden_gelu = self.gelu_act(self.wi_0(hidden_states))
            hidden_linear = self.wi_1(hidden_states)
            hidden_states = hidden_gelu * hidden_linear
            hidden_states = self.dropout(hidden_states)
            hidden_states = self.wo(hidden_states)
            return hidden_states

Ora è facile vedere la chiamata `dropout`, e tutte le chiamate precedenti.

Poiché il rilevamento avviene in un avanzamento (forward hook in eng.), i rapporti vengono creati immeditamente dopo ogni rientro da `forward` (forward returns in eng.).

Tornando al rapporto completo, per agire e risolvere il problema, dobbiamo andare qualche frame più in alto, dove i numeri hanno iniziato a salire, e probabilmente passare alla modalità `fp32`, in modo che i numeri non trabocchino quando vengono moltiplicati o sommati. Naturalmente, potrebbero esserci altre soluzioni. Per esempio, potremmo spegnere temporanemante `amp` se è abilitato, successivamente spostare `forward` in un helper wrapper, come:

    def _forward(self, hidden_states):
        hidden_gelu = self.gelu_act(self.wi_0(hidden_states))
        hidden_linear = self.wi_1(hidden_states)
        hidden_states = hidden_gelu * hidden_linear
        hidden_states = self.dropout(hidden_states)
        hidden_states = self.wo(hidden_states)
        return hidden_states

    import torch

    def forward(self, hidden_states):
        if torch.is_autocast_enabled():
            with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False):
                return self._forward(hidden_states)
        else:
            return self._forward(hidden_states)

Poiché il rilevatore automatico riporta solo gli ingressi e le uscite di fotogrammi completi, una volta che si sa dove cercare, si può analizzare anche le fasi intermedie di una specifica funzione `forward`. In alcuni casi puoi usare la funzione di supporto `detect_overflow` per indirizzare il rilevatore dove preferisci, ad esempio:

    from debug_utils import detect_overflow

    class T5LayerFF(nn.Module):
        [...]

        def forward(self, hidden_states):
            forwarded_states = self.layer_norm(hidden_states)
            detect_overflow(forwarded_states, "after layer_norm")
            forwarded_states = self.DenseReluDense(forwarded_states)
            detect_overflow(forwarded_states, "after DenseReluDense")
            return hidden_states + self.dropout(forwarded_states)

Si può vedere che abbiamo aggiunto 2 di questi e ora teniamo traccia se `inf` o `nan` per `forwarded_states` è stato rilevato da qualche parte.

In realtà, il rilevatore li riporta già, perché ciascuna delle chiamate nell’esempio precedente è un `nn.Module`, ma diciamo che se avessimo dei calcoli diretti locali, questo è il modo in cui lo faremmo.

Inoltre, se si istanzia il debugger nel proprio codice, è possibile modificare il numero di fotogrammi stampati rispetto a predefinito, ad esempio.:

    from .debug_utils import DebugUnderflowOverflow

    debug_overflow = DebugUnderflowOverflow(model, max_frames_to_save=100)

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Tracciamento della mistura assoluta del lotto specifico e del valore massimo

La stessa classe di debug può essere utilizzata per il tracciamento per-batch con la funzione di rilevamento di underflow/overflow disattivata.

Supponiamo di voler osservare i valori minimi e massimi assoluti per tutti gli ingredienti di ogni chiamata `forward` di un dato lotto. lotto, e che lo si voglia fare solo per i lotti 1 e 3. Si istanzia questa classe come:

    debug_overflow = DebugUnderflowOverflow(model, trace_batch_nums=[1, 3])

Ora i batch completi 1 e 3 saranno tracciati utilizzando lo stesso formato del rilevatore di underflow/overflow.

I batches sono 0-indexed.

Questo è utile se si sa che il programma inizia a comportarsi male dopo un certo numero di batch, in modo da poter avanzare velocemente fino a quell’area. direttamente a quell’area. Ecco un esempio di output troncato per questa configurazione:

                      *** Starting batch number=1 ***
    abs min  abs max  metadata
                      shared Embedding
    1.01e-06 7.92e+02 weight
    0.00e+00 2.47e+04 input[0]
    5.36e-05 7.92e+02 output
    [...]
                      decoder.dropout Dropout
    1.60e-07 2.27e+01 input[0]
    0.00e+00 2.52e+01 output
                      decoder T5Stack
         not a tensor output
                      lm_head Linear
    1.01e-06 7.92e+02 weight
    0.00e+00 1.11e+00 input[0]
    6.06e-02 8.39e+01 output
                       T5ForConditionalGeneration
         not a tensor output

                      *** Starting batch number=3 ***
    abs min  abs max  metadata
                      shared Embedding
    1.01e-06 7.92e+02 weight
    0.00e+00 2.78e+04 input[0]
    5.36e-05 7.92e+02 output
    [...]

Qui verrà scaricato un numero enorme di fotogrammi, tanti quanti sono le chiamate in avanti nel modello, quindi può essere o non essere quello che volete, ma a volte può essere più utile usarlo di un classico debugger. Per esempio, se il problema inizia a verificarsi a partire dal lotto numero 150. Quindi è possibile scaricare le tracce dei lotti 149 e 150 e confrontare i punti in cui i numeri hanno iniziato a divergere.

È inoltre possibile specificare il numero di batch dopo il quale interrompere l’addestramento, con:

    debug_overflow = DebugUnderflowOverflow(model, trace_batch_nums=[1, 3], abort_after_batch_num=3)

< > Update on GitHub