#
التدريب الموزع باستخدام 🤗 Accelerate

مع تزايد حجم النماذج اللغوية، برز التوازي كأحد الاستراتيجيات لتدريب نماذج أكبر على أجهزة محدودة وتسريع عملية التدريب بمقدار كبير. أنشأنا في Hugging Face، قمنا بإنشاء مكتبة Accelerate لمساعدة المستخدمين على تدريب أي نموذج من Transformers بسهولة على أي نوع من الإعدادات الموزعة، سواء كان ذلك على عدة وحدات معالجة رسومات (GPUs) على جهاز واحد أو على عدة وحدات معالجة رسومات موزعة على عدة أجهزة. في هذا الدليل، تعلم كيفية تخصيص حلقة تدريب PyTorch الأصلية لتمكين التدريب في بيئة موزعة.

##
الإعداد

ابدأ بتثبيت 🤗 Accelerate:

    pip install accelerate

ثم قم باستيراد وإنشاء كائن `Accelerator`. سيقوم `Accelerator` تلقائيًا باكتشاف نوع الإعداد الموزع الخاص بك وتهيئة جميع المكونات اللازمة للتدريب. لن تحتاج إلى وضع نموذجك على جهاز بشكل معين.

    >>> from accelerate import Accelerator

    >>> accelerator = Accelerator()

##
الاستعداد للتسريع

الخطوة التالية هي تمرير جميع كائنات التدريب ذات الصلة إلى دالة الإعداد `prepare`. ويشمل ذلك DataLoaders للتدريب والتقييم، ونموذجًا ومُحَسِّنً المعاملات (optimizer):

    >>> train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer = accelerator.prepare(
    ...     train_dataloader, eval_dataloader, model, optimizer
    ... )

##
الخلفي Backward

الإضافة الأخيرة هي استبدال الدالة المعتادة `loss.backward()` في حلقة التدريب الخاصة بك بدالة `backward` في 🤗 Accelerate:

    >>> 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)

كما يمكنك أن ترى في الكود التالي، فأنت بحاجة فقط إلى إضافة أربعة أسطر من الكود إلى حلقة التدريب الخاصة بك لتمكين التدريب الموزع!

    + 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)

##
تدريب

بمجرد إضافة أسطر الكود ذات الصلة، قم بتشغيل التدريب الخاص بك في أحد النصوص أو الدفاتر مثل Colaboratory.

###
التدريب باستخدام نص برمجي

إذا كنت تشغل التدريب الخاص بك من نص برمجي، فقم بتشغيل الأمر التالي لإنشاء وحفظ ملف تكوين:

    accelerate config

ثم قم بتشغيل التدريب الخاص بك باستخدام:

    accelerate launch train.py

###
التدريب باستخدام دفتر ملاحظات

يمكن أيضًا تشغيل 🤗 Accelerate في دفاتر إذا كنت تخطط لاستخدام وحدات معالجة الرسوميات (TPUs) في Colaboratory. قم بتغليف كل الكود المسؤول عن التدريب في دالة، ومررها إلى `notebook_launcher`:

    >>> from accelerate import notebook_launcher

    >>> notebook_launcher(training_function)

للحصول على مزيد من المعلومات حول 🤗 Accelerate وميزاته الغنية، يرجى الرجوع إلى الوثائق.

< > Update on GitHub