有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法?

描述

大模型(LLMs)现在是 NLP 领域的最主流方法之一了。

这个趋势带来的主要问题之一,就是大模型的训练/微调/推理需要的内存也越来越多。

举例来说,即使 RTX 3090 有着 24GB 的 RAM,是除了 A100 之外显存最大的显卡。但使用一块 RTX 3090 依然无法 fp32 精度训练最小号的 LLaMA-6B。

本文总结一些 Memory-Efficient 的 LLMs 的训练/微调/推理方法,包括:

● fp16

● int8

● LoRA

● Gradient checkpointing

● Torch FSDP

● CPU offloading

估算模型所需的RAM

首先,我们需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的 RAM,这在实践中有很重要的参考意义。我们需要通过估算设置 batch_size,设置模型精度,选择微调方法和参数分布方法等。

接下来,我们用LLaMA-6B模型为例估算其大致需要的内存。

首先考虑精度对所需内存的影响:

● fp32 精度,一个参数需要 32 bits, 4 bytes. ● fp16 精度,一个参数需要 16 bits, 2 bytes. ● int8 精度,一个参数需要 8 bits, 1 byte.

其次,考虑模型需要的 RAM 大致分三个部分:

● 模型参数 ● 梯度 ● 优化器参数

模型参数:等于参数量*每个参数所需内存。

对于 fp32,LLaMA-6B 需要 6B*4 bytes = 24GB内存

对于 int8,LLaMA-6B 需要 6B*1 byte = 6GB

梯度:同上,等于参数量*每个梯度参数所需内存。

优化器参数:不同的优化器所储存的参数量不同。

对于常用的 AdamW 来说,需要储存两倍的模型参数(用来储存一阶和二阶momentum)。

fp32 的 LLaMA-6B,AdamW 需要 6B*8 bytes = 48 GB

int8 的 LLaMA-6B,AdamW 需要 6B*2 bytes = 12 GB

除此之外,CUDA kernel也会占据一些 RAM,大概 1.3GB 左右,查看方式如下。

RAM

综上,int8 精度的 LLaMA-6B 模型部分大致需要 6GB+6GB+12GB+1.3GB = 25.3GB 左右。

再根据LLaMA的架构(hidden_size = 4096, intermediate_size =11008, num_hidden_layers = 32, context_length = 2048)计算中间变量内存。

每个 instance 需要:

RAM

所以一张 A100(80GB RAM)大概可以在 int8 精度;batch_size = 50 的设定下进行全参数训练。

查看消费级显卡的内存和算力:

2023 GPU Benchmark and Graphics Card Comparison Chart

https://www.gpucheck.com/gpu-benchmark-graphics-card-comparison-chart    

Fp16-mixed precision

RAM

混合精度训练的大致思路是在 forward pass 和 gradient computation 的时候使用 fp16 来加速,但是在更新参数时使用 fp32。

用 torch 实现:

CUDA Automatic Mixed Precision examples

https://pytorch.org/docs/stable/notes/amp_examples.html  

torch fp16 推理:直接使用 model.half() 将模型转换为fp16.

RAM

使用 Huggingface Transformers:在 TrainingArguments 里声明 fp16=True

https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one#fp16-training

Int8-bitsandbytes

Int8 是个很极端的数据类型,它最多只能表示 - 128~127 的数字,并且完全没有精度。

为了在训练和 inference 中使用这个数据类型,bitsandbytes 使用了两个方法最大程度地降低了其带来的误差:

1. vector-wise quantization

2. mixed precision decompasition

Huggingface 在这篇文章中用动图解释了 quantization 的实现:

https://huggingface.co/blog/hf-bitsandbytes-integration

论文:

LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scalehttps://arxiv.org/abs/2208.07339

借助 Huggingface PEFT,使用 int8 训练 opt-6.5B 的完整流程:

https://github.com/huggingface/peft/blob/main/examples/int8_training/Finetune_opt_bnb_peft.ipynb

LoRA

Low-Rank Adaptation 是微调 LLMs 最常用的省内存方法之一。

RAM

  LoRA 发现再微调 LLMs 时,更新矩阵(update matrix)往往特别 sparse,也就是说 update matrix 是低秩矩阵。LoRA 的作者根据这一特点将 update matrix reparametrize 为两个低秩矩阵的积积 。   其中,,A 和 B 的秩为 r,且 。   如此一来,A+B 的参数量将大大小于 .   LoRA 的论文: https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf

借助 Huggingface PEFT 框架,使用 LoRA 微调 mt0: https://github.com/huggingface/peft/blob/main/examples/conditional_generation/peft_lora_seq2seq.ipynb    

Gradient Checkpointing

在 torch 中使用 - 把 model 用一个 customize 的 function 包装一下即可,详见:  

Explore Gradient-Checkpointing in PyTorch

https://qywu.github.io/2019/05/22/explore-gradient-checkpointing.html   在 Huggingface Transformers 中使用: https://huggingface.co/docs/transformers/v4.27.2/en/perf_train_gpu_one#gradient-checkpointing

Torch FSDP+CPU offload

Fully Sharded Data Paralle(FSDP)和 DeepSpeed 类似,均通过 ZeRO 等分布优化算法,减少内存的占用量。其将模型参数,梯度和优化器状态分布至多个 GPU 上,而非像 DDP 一样,在每个 GPU 上保留完整副本。   CPU offload 则允许在一个 back propagation 中,将参数动态地从 GPU -> CPU, CPU -> GPU 进行转移,从而节省 GPU 内存。   Huggingface 这篇博文解释了 ZeRO 的大致实现方法: https://huggingface.co/blog/zero-deepspeed-fairscale

借助 torch 实现 FSDP,只需要将 model 用 FSDPwarp 一下;同样,cpu_offload 也只需要一行代码: https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-fully-sharded-data-parallel-api/

在这个可以查看 FSDP 支持的模型: https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html

在 Huggingface Transformers 中使用 Torch FSDP: https://huggingface.co/docs/transformers/v4.27.2/en/main_classes/trainer#transformers.Trainin

根据某些 issue,shard_grad_op(只分布保存 optimizer states 和 gradients)模式可能比 fully_shard 更稳定: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/issues/32

审核编辑 :李倩

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