PyTorch FSDPにおけるシャード化オプティマイザーの状態辞書を平坦化："torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.flatten_sharded_optim_state_dict()"の解説と詳細なコード例

「torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.flatten_sharded_optim_state_dict()」は、PyTorchにおける「Fully Sharded Data Parallel」(FSDP)でシャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化するために使用される関数です。FSDPは、大規模なモデルのトレーニングを効率化するために、モデルのパラメータとオプティマイザーの状態を複数のワーカーに分散させるデータ並列化手法です。

機能

この関数は、FSDPによってシャード化されたオプティマイザーの状態辞書を、元の未シャード化の状態辞書と同じ形式に変換します。これは、モデルの状態を保存したり、別のプロセスでロードしたりする場合に役立ちます。

引数

この関数は、以下の引数を取ります。

reduce_dtype: オプティマイザーの状態を平坦化する際に使用するデータ型
optimizer: シャード化されたオプティマイザー

戻り値

この関数は、平坦化されたオプティマイザーの状態辞書を返します。

例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.fsdp as fsdp

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group()

# モデルをラップしてFSDPユニットを作成する
model = fsdp.wrap(model)

# オプティマイザーを作成する
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# シャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化する
flattened_state_dict = optimizer.state_dict()

# モデルの状態を保存する
torch.save(flattened_state_dict, "model_state.pt")

この例では、モデルをラップしてFSDPユニットを作成し、Adamオプティマイザーを作成します。その後、torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.flatten_sharded_optim_state_dict()を使用してシャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化し、モデルの状態を保存します。

torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.flatten_sharded_optim_state_dict()は、PyTorch 1.8以降でのみ使用できます。

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.fsdp as fsdp

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group()

# モデルをラップしてFSDPユニットを作成する
model = fsdp.wrap(model)

# オプティマイザーを作成する
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# モデルをトレーニングする
# ...

# シャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化する
flattened_state_dict = optimizer.state_dict()

# モデルの状態を保存する
torch.save(flattened_state_dict, "model_state.pt")

例2：別のプロセスでシャード化されたモデルをロードしてトレーニングを再開する

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.fsdp as fsdp

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group()

# モデルをラップしてFSDPユニットを作成する
model = fsdp.wrap(model)

# モデルの状態をロードする
checkpoint = torch.load("model_state.pt")

# シャード化されたオプティマイザーの状態辞書を復元する
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
optimizer.load_state_dict(checkpoint)

# モデルをトレーニングする
# ...

説明

これらの例では、FSDPを使用してシャード化されたモデルをトレーニングし、シャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化してモデルの状態を保存する方法を示します。その後、別のプロセスでシャード化されたモデルをロードしてトレーニングを再開する方法を示します。

FSDPは、大規模なモデルのトレーニングに役立つ強力なツールですが、複雑な場合もあります。使用前に、FSDPドキュメントをよく読んで理解することをお勧めします。
これらの例は、基本的な使用方法を示すのみです。実際の使用例では、より複雑なロジックが必要になる場合があります。

代替方法

以下の方法が、「torch.distributed.fsdp.FullyShardedDataParallel.flatten_sharded_optim_state_dict()」の代替方法として考えられます。

カスタム収集ロジックを使用する

FSDPは、シャード化されたオプティマイザーの状態を収集するためのカスタムロジックを作成するための柔軟性を提供します。これは、torch.distributed.fsdp.optim.ShardedOptimizerStateクラスを使用して行うことができます。この方法を使用すると、より多くの制御と柔軟性を備えた状態辞書を平坦化することができます。

例

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.distributed.fsdp as fsdp

# 分散環境を初期化する
dist.init_process_group()

# モデルをラップしてFSDPユニットを作成する
model = fsdp.wrap(model)

# オプティマイザーを作成する
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# カスタム収集ロジックを実装する
def custom_gather_optim_state_dict(optim_state, world_size):
    # ...

# シャード化されたオプティマイザーの状態辞書を平坦化する
flattened_state_dict = custom_gather_optim_state_dict(optimizer.state_dict(), world_size)

# モデルの状態を保存する
torch.save(flattened_state_dict, "model_state.pt")

別のライブラリを使用する

FSDP以外にも、シャード化されたモデルをトレーニングするためのライブラリがいくつかあります。これらのライブラリの中には、独自のオプティマイザー実装と、状態辞書を平坦化するための代替方法が含まれているものがあります。

例

モデルの状態を直接保存する

一部の状況では、モデルの状態を直接保存して、後でロードすることもできます。ただし、この方法を使用すると、オプティマイザーの状態は保存されません。

例

import torch

# モデルをトレーニングする
# ...

# モデルの状態を保存する
torch.save(model.state_dict(), "model_state.pt")

FSDPは、大規模なモデルのトレーニングに役立つ強力なツールですが、複雑な場合もあります。使用前に、FSDPドキュメントをよく読んで理解することをお勧めします。
上記の代替方法は、それぞれ長所と短所があります。使用前に、それぞれの方法を慎重に検討する必要があります。