# Booster 插件 作者: [Hongxin Liu](https://github.com/ver217) **前置教程:** - [Booster API](./booster_api.md) ## 引言 正如 [Booster API](./booster_api.md) 中提到的,我们可以使用 booster 插件来自定义并行训练。在本教程中,我们将介绍如何使用 booster 插件。 我们现在提供以下插件: - [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-plugin): 它包装了 `colossalai.zero.low_level.LowLevelZeroOptimizer`,可用于使用 Zero-dp 训练模型。它仅支持 Zero 阶段1和阶段2。 - [Gemini 插件](#gemini-plugin): 它包装了 [Gemini](../features/zero_with_chunk.md),Gemini 实现了基于Chunk内存管理和异构内存管理的 Zero-3。 - [Torch DDP 插件](#torch-ddp-plugin): 它包装了 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 并且可用于使用数据并行训练模型。 - [Torch FSDP 插件](#torch-fsdp-plugin): 它包装了 `torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel` 并且可用于使用 Zero-dp 训练模型。 更多插件即将推出。 ## 插件 ### Low Level Zero 插件 该插件实现了 Zero-1 和 Zero-2(使用/不使用 CPU 卸载),使用`reduce`和`gather`来同步梯度和权重。 Zero-1 可以看作是 Torch DDP 更好的替代品,内存效率更高,速度更快。它可以很容易地用于混合并行。 Zero-2 不支持局部梯度累积。如果您坚持使用,虽然可以积累梯度,但不能降低通信成本。也就是说,同时使用流水线并行和 Zero-2 并不是一个好主意。 {{ autodoc:colossalai.booster.plugin.LowLevelZeroPlugin }} 我们已经测试了一些主流模型的兼容性,可能不支持以下模型: - `timm.models.convit_base` - dlrm and deepfm models in `torchrec` - `diffusers.VQModel` - `transformers.AlbertModel` - `transformers.AlbertForPreTraining` - `transformers.BertModel` - `transformers.BertForPreTraining` - `transformers.GPT2DoubleHeadsModel` 兼容性问题将在未来修复。 > ⚠ 该插件现在只能加载自己保存的且具有相同进程数的优化器 Checkpoint。这将在未来得到解决。 ### Gemini 插件 这个插件实现了基于Chunk内存管理和异构内存管理的 Zero-3。它可以训练大型模型而不会损失太多速度。它也不支持局部梯度累积。更多详细信息,请参阅 [Gemini 文档](../features/zero_with_chunk.md). {{ autodoc:colossalai.booster.plugin.GeminiPlugin }} > ⚠ 该插件现在只能加载自己保存的且具有相同进程数的优化器 Checkpoint。这将在未来得到解决。 ### Torch DDP 插件 更多详细信息,请参阅 [Pytorch 文档](https://pytorch.org/docs/main/generated/torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.html#torch.nn.parallel.DistributedDataParallel). {{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchDDPPlugin }} ### Torch FSDP 插件 > ⚠ 如果 torch 版本低于 1.12.0,此插件将不可用。 > ⚠ 该插件现在还不支持保存/加载分片的模型 checkpoint。 > ⚠ 该插件现在还不支持使用了multi params group的optimizer。 更多详细信息,请参阅 [Pytorch 文档](https://pytorch.org/docs/main/fsdp.html). {{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchFSDPPlugin }}