PyTorch Distributed CheckpointにおけるDefaultLoadPlanner：詳細解説とサンプルコード

torch.distributed.checkpoint は、分散環境におけるモデルのチェックポイント保存とロードを容易にするPyTorchモジュールです。 DefaultLoadPlanner は、このモジュールの中核的なコンポーネントの一つであり、モデルのチェックポイントロードを効率的に管理する役割を担っています。

DefaultLoadPlannerの役割

DefaultLoadPlanner は、以下のタスクを実行します。

必要に応じて、モデルの状態辞書を更新します。
モデルの状態辞書を分散環境内の各プロセスに分散させます。
チェックポイントファイルからモデルの状態辞書を読み込みます。

DefaultLoadPlannerの使い方

DefaultLoadPlanner は、以下のように使用できます。

from torch.distributed.checkpoint import load_checkpoint

checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth"
load_planner = DefaultLoadPlanner()
model = load_checkpoint(checkpoint_path, load_planner=load_planner)

上記のコードは、checkpoint_path で指定されたチェックポイントファイルからモデルをロードし、load_planner を使用して分散環境内の各プロセスにモデルの状態辞書を分散させます。

DefaultLoadPlannerの拡張

DefaultLoadPlanner は、ユーザー独自のロジックを追加することで拡張することができます。例えば、以下のように、モデルの状態辞書を更新するカスタムロジックを追加することができます。

class MyLoadPlanner(DefaultLoadPlanner):
    def load_state_dict(self, state_dict):
        # モデルの状態辞書を更新するカスタムロジック
        state_dict["my_parameter"] = 10.0

        return state_dict

checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth"
load_planner = MyLoadPlanner()
model = load_checkpoint(checkpoint_path, load_planner=load_planner)

このコードは、my_parameter という名前のパラメータをモデルの状態辞書に追加します。

torch.distributed.checkpoint.DefaultLoadPlanner は、PyTorch Distributed Checkpointにおける重要なコンポーネントであり、モデルのチェックポイントロードを効率的に管理する役割を担っています。

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.checkpoint import load_checkpoint

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group(backend="nccl")

# チェックポイントファイルのパス
checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth"

# DefaultLoadPlannerを作成する
load_planner = DefaultLoadPlanner()

# モデルをロードする
model = load_checkpoint(checkpoint_path, load_planner=load_planner)

# モデルのパラメータを表示する
for name, param in model.named_parameters():
    print(f"name: {name}, param: {param}")

カスタムLoadPlannerを使用したモデルのチェックポイントロード

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.checkpoint import load_checkpoint

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group(backend="nccl")

# チェックポイントファイルのパス
checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth"

# カスタムLoadPlannerを作成する
class MyLoadPlanner(DefaultLoadPlanner):
    def load_state_dict(self, state_dict):
        # モデルの状態辞書を更新するカスタムロジック
        state_dict["my_parameter"] = 10.0

        return state_dict

load_planner = MyLoadPlanner()

# モデルをロードする
model = load_checkpoint(checkpoint_path, load_planner=load_planner)

# モデルのパラメータを表示する
for name, param in model.named_parameters():
    print(f"name: {name}, param: {param}")

モデルの状態辞書を更新するカスタムロジック

import torch

def update_state_dict(state_dict):
    # モデルの状態辞書を更新するカスタムロジック
    state_dict["my_parameter"] = 10.0

    return state_dict

# モデルの状態辞書を取得する
state_dict = model.state_dict()

# 状態辞書を更新する
updated_state_dict = update_state_dict(state_dict)

# モデルの状態辞書を更新する
model.load_state_dict(updated_state_dict)

上記のコードは、update_state_dict 関数を使用してモデルの状態辞書を更新する例です。この関数は、モデルの状態辞書に新しいパラメータを追加したり、既存のパラメータの値を変更したりすることができます。

モデルのチェックポイントを保存する

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.checkpoint import save_checkpoint

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group(backend="nccl")

# モデルを保存するパス
checkpoint_path = "path/to/checkpoint.pth"

# モデルのチェックポイントを保存する
save_checkpoint(model, checkpoint_path)

説明

上記のコード例は、DefaultLoadPlanner を使用してモデルのチェックポイントをロードし、カスタムロジックを使用してモデルの状態辞書を更新する方法を示しています。また、モデルのチェックポイントを保存する方法も示しています。

しかし、状況によっては、DefaultLoadPlanner の代替が必要となる場合があります。以下に、いくつかの代替方法と、それぞれの利点と欠点をご紹介します。

カスタム LoadPlanner

カスタム LoadPlanner を作成することで、DefaultLoadPlanner の動作を拡張することができます。これは、モデルの状態辞書を更新したり、独自のロードロジックを実装したりする場合に役立ちます。

利点

モデルの状態辞書を更新したり、独自のロードロジックを実装したりすることができます。
DefaultLoadPlanner の動作を完全に制御できます。

欠点

カスタム LoadPlanner を作成するには、PyTorch Distributed Checkpoint の内部構造に関する深い理解が必要です。
DefaultLoadPlanner よりも複雑になる可能性があります。

torch.load と torch.save の組み合わせ

torch.distributed.checkpoint を使用せずに、torch.load と torch.save を直接使用してモデルのチェックポイントをロードすることもできます。

利点

DefaultLoadPlanner やカスタム LoadPlanner を使用するよりもコード量が少ない。
シンプルで理解しやすい。

欠点

モデルのチェックポイントロードのパフォーマンスが劣化する可能性があります。
モデルの状態辞書を分散環境内の各プロセスに分散させる機能がありません。

サードパーティ製のライブラリ

モデルのチェックポイントロードを処理するサードパーティ製のライブラリを使用することもできます。

利点

モデルのチェックポイントロードのパフォーマンスが向上する可能性があります。
DefaultLoadPlanner やカスタム LoadPlanner を使用するよりも簡単で便利.

欠点

ライブラリの使用方法を習得する必要がある場合があります。
すべてのライブラリが PyTorch Distributed Checkpoint と互換性があるわけではありません。

代替方法を選ぶ際の考慮事項

DefaultLoadPlanner の代替方法を選ぶ際には、以下の点を考慮する必要があります。

PyTorch Distributed Checkpoint の内部構造に関する知識があるかどうか。
モデルのチェックポイントロードのパフォーマンスが重要かどうか。
独自のロードロジックを実装する必要があるかどうか。
モデルの状態辞書を更新する必要があるかどうか。

torch.distributed.checkpoint.DefaultLoadPlanner は、PyTorch Distributed Checkpoint におけるモデルのチェックポイントロードを効率的に管理するための優れたツールです。