mirror of https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
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# Booster 插件
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作者: [Hongxin Liu](https://github.com/ver217), [Baizhou Zhang](https://github.com/Fridge003), [Pengtai Xu](https://github.com/ppt0011)
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**前置教程:**
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- [Booster API](./booster_api.md)
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## 引言
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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。
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我们现在提供以下插件:
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- [Torch DDP 插件](#torch-ddp-插件): 它包装了 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 并且可用于使用数据并行训练模型。
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- [Torch FSDP 插件](#torch-fsdp-插件): 它包装了 `torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel` 并且可用于使用 Zero-dp 训练模型。
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- [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-插件): 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。
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- [Gemini 插件](#gemini-插件): 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。
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- [Hybrid Pararllel 插件](#hybrid-parallel-插件): 它为Shardformer，流水线管理器，混合精度运算，TorchDDP以及Zero-1/Zero-2功能提供了一个统一且简洁的接口。使用该插件可以简单高效地实现transformer模型在张量并行，流水线并行以及数据并行（DDP, Zero）间任意组合并行训练策略，同时支持多种训练速度和内存的优化工具。有关这些训练策略和优化工具的具体信息将在下一章中阐述。
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更多插件即将推出。
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## 插件选择
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- [Torch DDP 插件](#torch-ddp-插件): 适用于参数少于 20 亿的模型（例如 Bert-3m、GPT2-1.5b）。
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- [Torch FSDP 插件](#torch-fsdp-插件) / [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-插件): 适用于参数少于 100 亿的模型（例如 GPTJ-6b、MegatronLM-8b）。
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- [Gemini 插件](#gemini-插件): 适合参数超过 100 亿的模型（例如 TuringNLG-17b），且**跨节点带宽高、中小规模集群（千卡以下）**的场景（例如 Llama2-70b）。
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- [Hybrid Pararllel 插件](#hybrid-parallel-插件): 适合参数超过 600 亿的模型、超长序列、超大词表等特殊模型，且**跨节点带宽低、大规模集群（千卡以上）**的场景（例如 GPT3-175b、Bloom-176b）。
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## 插件
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### Low Level Zero 插件
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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。
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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。
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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。
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{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.LowLevelZeroPlugin }}
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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：
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- `timm.models.convit_base`
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- dlrm and deepfm models in `torchrec`
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- `diffusers.VQModel`
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- `transformers.AlbertModel`
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- `transformers.AlbertForPreTraining`
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- `transformers.BertModel`
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- `transformers.BertForPreTraining`
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- `transformers.GPT2DoubleHeadsModel`
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兼容性问题将在未来修复。
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### Gemini 插件
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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).
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{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.GeminiPlugin }}
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### Hybrid Parallel 插件
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这个插件实现了多种并行训练策略和优化工具的组合。Hybrid Parallel插件支持的功能大致可以被分为以下四个部分：
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1. Shardformer: Shardformer负责在张量并行以及流水线并行下切分模型的逻辑，以及前向/后向方法的重载，这个插件为Shardformer功能提供了一个简单易用的接口。与此同时，Shardformer还负责将包括fused normalization, flash attention (xformers), JIT和序列并行在内的各类优化工具融入重载后的前向/后向方法。更多关于Shardformer的信息请参考 [Shardformer文档](../features/shardformer.md)。
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2. 混合精度训练：插件支持fp16/bf16的混合精度训练。更多关于混合精度训练的参数配置的详细信息请参考 [混合精度训练文档](../features/mixed_precision_training_with_booster.md)。
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3. Torch DDP: 当流水线并行和Zero不被使用的时候，插件会自动采用Pytorch DDP作为数据并行的策略。更多关于Torch DDP的参数配置的详细信息请参考 [Pytorch DDP 文档](https://pytorch.org/docs/main/generated/torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.html#torch.nn.parallel.DistributedDataParallel)。
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4. Zero: 在初始化插件的时候，可以通过将`zero_stage`参数设置为1或2来让插件采用Zero 1/2作为数据并行的策略。Zero 1可以和流水线并行策略同时使用, 而Zero 2则不可以和流水线并行策略同时使用。更多关于Zero的参数配置的详细信息请参考 [Low Level Zero 插件](#low-level-zero-插件).
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> ⚠ 在使用该插件的时候, 只有支持Shardformer的部分Huggingface transformers模型才能够使用张量并行、流水线并行以及优化工具。Llama 1、Llama 2、OPT、Bloom、Bert以及GPT2等主流transformers模型均已支持Shardformer。
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{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.HybridParallelPlugin }}
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### Torch DDP 插件
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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).
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{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchDDPPlugin }}
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### Torch FSDP 插件
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> ⚠ 如果 torch 版本低于 1.12.0，此插件将不可用。
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> ⚠ 该插件现在还不支持保存/加载分片的模型 checkpoint。
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> ⚠ 该插件现在还不支持使用了multi params group的optimizer。
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更多详细信息，请参阅 [Pytorch 文档](https://pytorch.org/docs/main/fsdp.html).
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{{ autodoc:colossalai.booster.plugin.TorchFSDPPlugin }}
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<!-- doc-test-command: echo -->
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