在本地服务器上训练Dolly模型

Dolly是一个基于GPT-J的微调模型，使用了GPT-J-6B作为预训练模型。

Github上公开的源代码是notebook代码，需要做一些修改才能在本地的服务器上运行。

环境配置

可以使用conda来管理自己的虚拟环境。如果没有conda，可以根据这篇文章来进行安装。

创建环境：

conda create --name dolly

训练过程中，需要用到gcc编译ninja，gcc版本要求至少5以上，否则会报错。

!! WARNING !!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
Your compiler (c++ 4.8.5) may be ABI-incompatible with PyTorch!
Please use a compiler that is ABI-compatible with GCC 5.0 and above.
See https://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/abi.html.

See https://gist.github.com/goldsborough/d466f43e8ffc948ff92de7486c5216d6
for instructions on how to install GCC 5 or higher.
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

                              !! WARNING !!

  warnings.warn(ABI_INCOMPATIBILITY_WARNING.format(compiler))
Emitting ninja build file /home/haida_yangyongquan/.cache/torch_extensions/py39_cu117/utils/build.ninja...
Building extension module utils...
Allowing ninja to set a default number of workers... (overridable by setting the environment variable MAX_JOBS=N)
[1/2] c++ -MMD -MF flatten_unflatten.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=utils -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DPYBIND11_COMPILER_TYPE=\"_gcc\" -DPYBIND11_STDLIB=\"_libstdcpp\" -DPYBIND11_BUILD_ABI=\"_cxxabi1011\" -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/TH -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/THC -isystem /home/haida_yangyongquan/.pyenv/versions/3.9.7/include/python3.9 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -fPIC -std=c++14 -c /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/deepspeed/ops/csrc/utils/flatten_unflatten.cpp -o flatten_unflatten.o 
FAILED: flatten_unflatten.o 
c++ -MMD -MF flatten_unflatten.o.d -DTORCH_EXTENSION_NAME=utils -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DPYBIND11_COMPILER_TYPE=\"_gcc\" -DPYBIND11_STDLIB=\"_libstdcpp\" -DPYBIND11_BUILD_ABI=\"_cxxabi1011\" -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/TH -isystem /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/include/THC -isystem /home/haida_yangyongquan/.pyenv/versions/3.9.7/include/python3.9 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -fPIC -std=c++14 -c /home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/deepspeed/ops/csrc/utils/flatten_unflatten.cpp -o flatten_unflatten.o 
c++: error: unrecognized command line option ‘-std=c++14’
ninja: build stopped: subcommand failed.
2023-03-28 23:58:27 ERROR [__main__] main failed
Traceback (most recent call last):
  File "/home/haida_yangyongquan/dolly/dolly-master/.venv/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py", line 1900, in _run_ninja_build
    subprocess.run(
  File "/home/haida_yangyongquan/.pyenv/versions/3.9.7/lib/python3.9/subprocess.py", line 528, in run
    raise CalledProcessError(retcode, process.args,
subprocess.CalledProcessError: Command '['ninja', '-v']' returned non-zero exit status 1.

The above exception was the direct cause of the following exception:

安装依赖

从github上下载源代码并上传到服务器，如果可以远程clone，可以直接clone。

进入虚拟环境后，安装依赖。

conda activate dolly
cd dolly
pip install -r requirements_dev.txt
./run_pytest.sh

测试通过后，就可以进行下一步了。

训练

源代码中train_dolly.py没有用，因为是一个notebook脚本，核心目的是调用deepspeed进行训练。因此，直接在dolly根目录执行：

deepspeed --num_gpus 8  --module training.trainer --deepspeed /home/yourhomedir/dolly/config/ds_z3_bf16_config.json  --epochs 1 --local-output-dir /home/yourhomedir/dolly/output/  --dbfs-output-dir /home/yourhomedir/dolly/dbfs/ --per-device-train-batch-size 1 --per-device-eval-batch-size 1 --lr 1e-5

其中--num_gpus指的是显卡数量，--module training.trainer表示要训练training文件夹下的trainer.py文件， --deepspeed /home/yourhomedir/dolly/config/ds_z3_bf16_config.json是指定配置文件，--local-output-dir是模型输出目录， 其他参数不再赘述。

记得把yourhomedir改为自己的用户名。

当然也可以写一个sh文件来执行，

module load CUDA/cuda-11.7
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
deepspeed  --module training.trainer --deepspeed /home/yourhomedir/dolly/config/ds_z3_bf16_config.json  --epochs 1 --local-output-dir /home/yourhomedir/dolly/output/  --dbfs-output-dir /home/yourhomedir/dolly/dbfs/ --per-device-train-batch-size 1 --per-device-eval-batch-size 1 --lr 1e-5

注意，export设置了显卡的索引号以后，--num_gpus这个参数可以省略。这里用到了4块显卡。

给它执行权限。

chmod +x train.sh

然后后台执行：

nohup ./train.sh &

如果要查看执行情况：

tailf nohup.out

一些坑

Torch用的Cuda一般是11.7版本，如果不是，需要安装。同时，在执行命令前，使用module load CUDA/cuda-11.7设置自己的环境变量。

你可以使用下面的代码查看自己的Torch用的cuda版本：

python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())
torch.version.cuda

某些GPU不支持BF16数据精度，需要使用FP16。

需要修改代码dolly/training/trainer.py ，将182行和183行改为：

fp16=True,
bf16=False,

第250行，改为：

@click.option("--bf16", type=bool, default=False, help="Whether to use bf16 (preferred on A100's).")

如果显卡的显存不够（通常来说至少需要单卡32G），则需要使用主存来优化，修改dolly/config/ds_z3_bf16_config.json文件，在"zero_optimization"，加入

"offload_optimizer": {
  "device": "cpu",
  "pin_memory": true
},