趋近智
虽然DeepSpeed和Megatron-LM等框架为实现特定并行策略提供了强大的工具,但训练非常大的模型通常需要同时结合多种技术。当模型规模和硬件能力的界限被推向极致时,单独使用数据并行(DP)、张量并行(TP)或流水线并行(PP)可能不足或并非最优。仅依靠DP即使有ZeRO等优化也可能达到内存限制。仅依靠TP可能导致大量设备间的通信开销过高。单独使用PP会引入流水线气泡,降低利用率。因此,复杂的训练设置常会混合这些策略,利用可协同工作的框架或提供集成方案的框架。
设想训练一个拥有万亿参数 (parameter)的模型。
将这些策略结合起来可以减轻各自的缺点。一种常见的方法通常被称为“3D并行化”:
一种流行且有效的方式是使用Megatron-LM实现其高效的TP和PP,并结合DeepSpeed的高级DP优化(ZeRO)以及可能包括激活检查点或高效优化器等其他功能。
它们通常的协同方式如下:
ColumnParallelLinear,RowParallelLinear)的模型结构,并管理跨阶段的流水线调度。您首先初始化Megatron-LM以设置TP和PP rank所需的进程组。一个简化的2阶段流水线并行(PP)、2路张量并行(TP)设置视图。带ZeRO的数据并行(DP)将复制此整个结构,并管理这些副本间的状态。
设置此类混合系统需要细致的配置。您通常需要:
torch.distributed.init_process_group,然后根据进程的rank定义数据并行、张量并行和流水线并行的特定进程组。Megatron-LM通常提供实用函数来帮助管理这些组。--tensor-model-parallel-size)、流水线模型并行大小(--pipeline-model-parallel-size)、虚拟流水线阶段(--num-layers-per-virtual-pipeline-stage)等相关的参数 (parameter)。zero_optimization.stage)、学习率、批量大小、梯度裁剪、AMP设置以及可能的激活检查点详情。值得注意的是,DeepSpeed需要了解DP组,但其操作应独立于Megatron-LM管理的TP/PP组。以下是使用PyTorch进行Python初始化的一个示意:
import torch
import deepspeed
from megatron.initialize import initialize_megatron
from megatron.model import GPTModel # 模型定义
from megatron.training import get_args # 解析Megatron/项目参数的函数
# 1. 初始化基础分布式环境
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl')
# 2. 初始化Megatron以设置TP/PP进程组和参数
# 这会解析TP/PP大小等的命令行参数,
# 并设置Megatron的内部状态,包括进程组。
initialize_megatron(args_defaults={'tokenizer_type': 'GPT2BPETokenizer'})
# 3. 使用Megatron的TP/PP模块定义模型
# 参数将包含由initialize_megatron解析的TP/PP配置
args = get_args()
model = GPTModel(
num_tokentypes=0, # 示例参数
parallel_output=True, # TP通常需要此项
# ... 基于args的其他模型配置 ...
)
# 4. 准备模型、优化器等(可能使用Megatron辅助函数)
# (优化器定义、学习率调度器等将在此处)
# optimizer = ...
# lr_scheduler = ...
# 5. 初始化DeepSpeed,传入Megatron模型
# DeepSpeed配置来自JSON文件或字典 (args.deepspeed_config)
# DeepSpeed使用其自己的DP组(通常是最初的默认组,
# 但如果设置正确,会尊重Megatron的TP/PP组)
model_engine, optimizer, _, lr_scheduler = deepspeed.initialize(
args=args,
model=model,
# optimizer=optimizer,
# # DeepSpeed可以创建自己的优化器(例如AdamW)
# lr_scheduler=lr_scheduler,
config_params=args.deepspeed_config # DeepSpeed JSON配置文件的路径
)
# 现在,model_engine已准备好用于训练循环
# model_engine.forward(...)
# model_engine.backward(...)
# model_engine.step(...)
PyTorch代码展示了初始化
torch.distributed、Megatron-LM(用于TP/PP设置)、使用Megatron组件定义模型以及最后初始化DeepSpeed来封装模型并处理DP/ZeRO的顺序。实际实现涉及更多细节,尤其是在参数解析和进程组管理方面。
结合框架会增加复杂性:
尽管存在复杂性,但结合DeepSpeed和Megatron-LM等策略与框架通常是训练先进大型语言模型最实用的方法,它有效地平衡了大型GPU集群中的计算、内存和通信限制。理解如何组织这些组件是当今构建和扩展LLM的一个重要部分。
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