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Colossal-AI

一个整合高效并行技术的 AI 大模型训练系统。

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目录

• 为何选择 Colossal-AI
• 特点
• 展示样例
  • ViT
  • GPT-3
  • GPT-2
  • BERT
  • PaLM
• 安装
  • PyPI
  • 从源代码安装
• 使用 Docker
• 社区
• 做出贡献
• 快速预览
• 几行代码开启分布式训练
• 构建一个简单的2维并行模型
• 引用我们

为何选择 Colossal-AI

James Demmel 教授 (加州大学伯克利分校): Colossal-AI 让分布式训练高效、易用、可扩展。

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特点

Colossal-AI 为您提供了一系列并行训练组件。我们的目标是让您的分布式 AI 模型训练像普通的单 GPU 模型一样简单。我们提供的友好工具可以让您在几行代码内快速开始分布式训练。

• 数据并行
• 流水线并行
• 1维, 2维, 2.5维, 3维张量并行
• 序列并行
• 友好的 trainer 和 engine
• 可扩展新的并行方式
• 混合精度
• 零冗余优化器 (ZeRO)

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展示样例

ViT

• 14倍批大小和5倍训练速度（张量并行=64）

GPT-3

• 释放 50% GPU 资源占用, 或 10.7% 加速

GPT-2

• 降低11倍 GPU 显存占用，或超线性扩展（张量并行）

• 用相同的硬件条件训练24倍大的模型
• 超3倍的吞吐量

BERT

• 2倍训练速度，或1.5倍序列长度

PaLM

• PaLM-colossalai: 可扩展的谷歌 Pathways Language Model (PaLM) 实现。

请访问我们的文档和教程以了解详情。

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安装

PyPI

pip install colossalai

该命令将会安装 CUDA extension, 如果你已安装 CUDA, NVCC 和 torch。

如果你不想安装 CUDA extension, 可在命令中添加--global-option="--no_cuda_ext", 例如:

pip install colossalai --global-option="--no_cuda_ext"

如果你想使用 ZeRO, 你可以使用:

pip install colossalai[zero]

从源代码安装

Colossal-AI 的版本将与该项目的主分支保持一致。欢迎通过 issue 反馈你遇到的任何问题 :)

git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git
cd ColossalAI
# 安装依赖
pip install -r requirements/requirements.txt

# 安装 colossalai
pip install .

如果你不想安装和使用 CUDA kernel fusion (使用 fused 优化器需安装):

pip install --global-option="--no_cuda_ext" .

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使用 Docker

运行以下命令从我们提供的 docker 文件中建立 docker 镜像。

cd ColossalAI
docker build -t colossalai ./docker

运行以下命令从以交互式启动 docker 镜像.

docker run -ti --gpus all --rm --ipc=host colossalai bash

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社区

欢迎通过论坛, Slack, 或微信加入 Colossal-AI 社区，与我们分享你的建议和问题。

做出贡献

欢迎为该项目做出贡献，请参阅贡献指南。

真诚感谢所有贡献者！

贡献者头像的展示顺序是随机的。

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快速预览

几行代码开启分布式训练

import colossalai
from colossalai.utils import get_dataloader


# my_config 可以是 config 文件的路径或字典对象
# 'localhost' 仅适用于单节点，在多节点时需指明节点名
colossalai.launch(
    config=my_config,
    rank=rank,
    world_size=world_size,
    backend='nccl',
    port=29500,
    host='localhost'
)

# 构建模型
model = ...

# 构建数据集, dataloader 会默认处理分布式数据 sampler
train_dataset = ...
train_dataloader = get_dataloader(dataset=dataset,
                                shuffle=True
                                )


# 构建优化器
optimizer = ...

# 构建损失函数
criterion = ...

# 初始化 colossalai
engine, train_dataloader, _, _ = colossalai.initialize(
    model=model,
    optimizer=optimizer,
    criterion=criterion,
    train_dataloader=train_dataloader
)

# 开始训练
engine.train()
for epoch in range(NUM_EPOCHS):
    for data, label in train_dataloader:
        engine.zero_grad()
        output = engine(data)
        loss = engine.criterion(output, label)
        engine.backward(loss)
        engine.step()

构建一个简单的2维并行模型

假设我们有一个非常巨大的 MLP 模型，它巨大的 hidden size 使得它难以被单个 GPU 容纳。我们可以将该模型的权重以二维网格的形式分配到多个 GPU 上，且保持你熟悉的模型构建方式。

from colossalai.nn import Linear2D
import torch.nn as nn


class MLP_2D(nn.Module):

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear_1 = Linear2D(in_features=1024, out_features=16384)
        self.linear_2 = Linear2D(in_features=16384, out_features=1024)

    def forward(self, x):
        x = self.linear_1(x)
        x = self.linear_2(x)
        return x

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引用我们

@article{bian2021colossal,
  title={Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training},
  author={Bian, Zhengda and Liu, Hongxin and Wang, Boxiang and Huang, Haichen and Li, Yongbin and Wang, Chuanrui and Cui, Fan and You, Yang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2110.14883},
  year={2021}
}

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