Treinamento de precisão mista com Adam de 8 bits

Treinamento Eficiente de Modelos de IA com PyTorch

Dennis Lee

Data Engineer, Amazon

Otimização para eficiência de treino

Diagrama mostrando os trade-offs entre número de parâmetros e precisão para AdamW, Adafactor e Adam de 8 bits.

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Otimização para eficiência de treino

Diagrama mostrando os trade-offs entre número de parâmetros e precisão para AdamW, Adafactor e Adam de 8 bits.

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Como o Adam de 8 bits funciona?

Diagrama mostrando as etapas do Adam de 8 bits.

  • Guarde parâmetros em FP8; otimize em FP32
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Como o Adam de 8 bits funciona?

Diagrama mostrando as etapas do Adam de 8 bits.

  • Guarde parâmetros em FP8; otimize em FP32
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Como o Adam de 8 bits funciona?

Diagrama mostrando as etapas do Adam de 8 bits.

  • Guarde parâmetros em FP8; otimize em FP32
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Como o Adam de 8 bits funciona?

Diagrama mostrando as etapas do Adam de 8 bits.

  • Guarde parâmetros em FP8; otimize em FP32
  • EMA: média móvel exponencial
  • Calcule a EMA dos gradientes e dos gradientes ao quadrado
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Como o Adam de 8 bits funciona?

Diagrama mostrando as etapas do Adam de 8 bits.

  • Guarde parâmetros em FP8; otimize em FP32
  • EMA: média móvel exponencial
  • Calcule a EMA dos gradientes e dos gradientes ao quadrado
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Como o Adam de 8 bits economiza memória?

Diagrama mostrando gradientes dos parâmetros, EMA dos gradientes e EMA dos gradientes ao quadrado.

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Como o Adam de 8 bits economiza memória?

Diagrama mostrando gradientes dos parâmetros, EMA dos gradientes e EMA dos gradientes ao quadrado.

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Como o Adam de 8 bits economiza memória?

Diagrama mostrando gradientes dos parâmetros, EMA dos gradientes e EMA dos gradientes ao quadrado.

  • Cada quadrado é um parâmetro e cada cor é um estado
  • Memória por parâmetro = 2 bytes = 1 byte por estado * 2 estados
  • Memória total = Memória por parâmetro (2 bytes) * Número de parâmetros
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Estimar uso de memória do Adam de 8 bits

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "distilbert-base-cased", return_dict=True)
num_parameters = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Number of model parameters: {num_parameters:,}")

Number of model parameters: 65,783,042

estimated_memory = num_parameters * 2 / (1024 ** 2)
print(f"Estimated memory usage of 8-bit Adam: {estimated_memory:.0f} MB")

Estimated memory usage of 8-bit Adam: 125 MB
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Configurar o otimizador Adam de 8 bits

import bitsandbytes as bnb
from torch import nn
from transformers.trainer_pt_utils import get_parameter_names


args = TrainingArguments(output_dir="./results")

decay_parameters = get_parameter_names(model, [nn.LayerNorm])

decay_parameters = [name for name in decay_parameters if "bias" not in name]
  • Weight decay evita overfitting
  • decay_parameters: define parâmetros que recebem weight decay
  • get_parameter_names: retorna nomes; ignora camadas nn.LayerNorm
  • Remova parâmetros bias de decay_parameters
  • Não aplique weight decay a normalizações e biases
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Configurar o otimizador Adam de 8 bits

optimizer_grouped_parameters = [{"params": [p for n, p in model.named_parameters() 
                                            if n in decay_parameters],
                                 "weight_decay": args.weight_decay},

                                {"params": [p for n, p in model.named_parameters() 
                                            if n not in decay_parameters],
                                 "weight_decay": 0.0}]

adam_bnb_optim = bnb.optim.Adam8bit(optimizer_grouped_parameters,

                                    betas=(args.adam_beta1, args.adam_beta2),

                                    eps=args.adam_epsilon,

                                    lr=args.learning_rate)
  • optimizer_grouped_parameters: um grupo com weight decay; outro sem
  • beta1, beta2: taxas de decaimento dos 1º e 2º momentos; maior = treino mais estável e lento
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Implementar Adam de 8 bits com Trainer

trainer = Trainer(model=model,
                  args=training_args,
                  train_dataset=train_dataset,
                  eval_dataset=validation_dataset,
                  optimizers=(adam_bnb_optim, None),
                  compute_metrics=compute_metrics)

trainer.train()

{'epoch': 1.0, 'eval_loss': 0.63, 'eval_accuracy': 0.67, 'eval_f1': 0.62}
{'epoch': 2.0, 'eval_loss': 0.61, 'eval_accuracy': 0.71, 'eval_f1': 0.66}
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Implementar Adam de 8 bits com Accelerator

model, adam_bnb_optim, train_dataloader, lr_scheduler = \
    accelerator.prepare(model, adam_bnb_optim, train_dataloader, lr_scheduler)


for batch in train_dataloader:
    inputs, targets = batch["input_ids"], batch["labels"]
    outputs = model(inputs, labels=targets)
    loss = outputs.loss
    accelerator.backward(loss)
    adam_bnb_optim.step()
    lr_scheduler.step()
    adam_bnb_optim.zero_grad()
    print(f"Loss = {loss}")

Loss = 0.75
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Calcular uso de memória do Adam de 8 bits

total_size_megabytes, total_num_elements = \
    compute_optimizer_size(trainer.optimizer.state.values())
print(f"Number of 8-bit Adam parameters: {total_num_elements:,}")
print(f"8-bit Adam size: {total_size_megabytes:.0f} MB")

Number of 8-bit Adam parameters: 131,566,188
8-bit Adam size: 128 MB
  • Compare com AdamW: Adam de 8 bits usa 1/4 da memória
Number of AdamW parameters: 131,566,188
AdamW size: 502 MB
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Vamos praticar!

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