AI开发平台MODELARTS-GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导:步骤2 单机单卡训练

时间：2024-11-08 16:58:59

AI开发平台MODELARTS Lite Server资源使用

步骤2 单机单卡训练

本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型，使用GP Ant8裸金属服务器，完成单机单卡GPT-2 MEDIUM模型的训练。

创建预训练脚本文件。

执行以下命令，创建预训练脚本文件。
```
vim pretrain_gpt2.sh
```

在文件中添加以下信息。

#! /bin/bash

# Runs the "345M" parameter model

GPUS_PER_NODE=1
# Change for multinode config
MASTER_ADDR=localhost
MASTER_PORT=6000
NNODES=1
NODE_RANK=0
WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE*$NNODES))

DATA_PATH=data/meg-gpt2_text_document
CHECKPOINT_PATH=checkpoints/gpt2

DISTRIBUTED_ARGS="--nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $NNODES --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT"

python -m torch.distributed.launch $DISTRIBUTED_ARGS \
       pretrain_gpt.py \
       --tensor-model-parallel-size 1 \
       --pipeline-model-parallel-size 1 \
       --num-layers 24 \
       --hidden-size 1024 \
       --num-attention-heads 16 \
       --micro-batch-size 4 \
       --global-batch-size 8 \
       --seq-length 1024 \
       --max-position-embeddings 1024 \
       --train-iters 5000 \
       --lr-decay-iters 320000 \
       --save $CHECKPOINT_PATH \
       --load $CHECKPOINT_PATH \
       --data-path $DATA_PATH \
       --vocab-file data/gpt2-vocab.json \
       --merge-file data/gpt2-merges.txt \
       --data-impl mmap \
       --split 949,50,1 \
       --distributed-backend nccl \
       --lr 0.00015 \
       --lr-decay-style cosine \
       --min-lr 1.0e-5 \
       --weight-decay 1e-2 \
       --clip-grad 1.0 \
       --lr-warmup-fraction .01 \
       --checkpoint-activations \
       --log-interval 10 \
       --save-interval 500 \
       --eval-interval 100 \
       --eval-iters 10 \
       --fp16

开始训练。

本文是单机单卡训练，使用预训练脚本参数控制：
```
GPUS_PER_NODE=1
NNODES=1
NODE_RANK=0
```
1. 执行以下命令，开始预训练。
```
nohup sh ./pretrain_gpt2.sh &
```
  图3 开始预训练
2. 实时查看训练日志，监控程序。
```
tail -f nohup.out
```
  如果显示如下信息，表示模型训练完成。
  
  图4 模型训练完成
  
  在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下：
  
  图5 GPU利用率
查看生成的模型checkpoint。

本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megatron-DeepSpeed/checkpoints/gpt2”。
```
ll ./checkpoints/gpt2
```
图6 模型checkpoint