SageMaker Solución de problemas con Training Compiler - Amazon SageMaker
El trabajo de entrenamiento no converge como se esperaba en comparación con el trabajo de entrenamiento nativoEl trabajo de formación falla porque falta la configuración/ PyTorchXLASageMaker Training Compiler no reduce el tiempo total de entrenamiento

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SageMaker Solución de problemas con Training Compiler

importante

Amazon Web Services (AWS) anuncia que no habrá nuevas versiones o versiones de SageMaker Training Compiler. Puede seguir utilizando SageMaker Training Compiler a través de los AWS Deep Learning Containers (DLCs) existentes para SageMaker formación. Es importante tener en cuenta que, si bien los existentes DLCs permanecen accesibles, ya no recibirán parches ni actualizaciones de ellos AWS, de acuerdo con la Política de soporte de AWS Deep Learning Containers Framework.

Si se produce un error, puede utilizar la siguiente lista para intentar solucionar los problemas del trabajo de entrenamiento. Si necesitas más ayuda, ponte en contacto con el SageMaker equipo a través de AWS Support o AWS Developer Forums de Amazon SageMaker.

El trabajo de entrenamiento no converge como se esperaba en comparación con el trabajo de entrenamiento nativo

Los problemas de convergencia van desde «el modelo no aprende cuando SageMaker Training Compiler está activado» hasta «el modelo aprende pero es más lento que el marco nativo». En esta guía de solución de problemas, asumimos que la convergencia es correcta sin SageMaker Training Compiler (en el marco nativo) y consideramos que esta es la base de referencia.

Ante estos problemas de convergencia, el primer paso es identificar si el problema se limita a la formación distribuida o se debe a una GPU formación única. La formación distribuida con SageMaker Training Compiler es una extensión de la GPU formación individual con pasos adicionales.

  1. Configure un clúster con varias instancias oGPUs.

  2. Distribuya los datos de entrada a todos los trabajadores.

  3. Sincronice las actualizaciones del modelo de todos los trabajadores.

Por lo tanto, cualquier problema de convergencia en la GPU formación única se propaga a la formación distribuida con varios trabajadores.

Un diagrama de flujo para solucionar los problemas de convergencia en los trabajos de formación al utilizar SageMaker Training Compiler.

Problemas de convergencia que se producen en una sola formación GPU

Si su problema de convergencia se debe a un solo GPU entrenamiento, es probable que se deba a una configuración incorrecta de los hiperparámetros o a la torch_xlaAPIs.

Comprobar los hiperparámetros

El entrenamiento con SageMaker Training Compiler provoca un cambio en el espacio de memoria de un modelo. El compilador decide de forma inteligente entre la reutilización y el recálculo, lo que provoca el correspondiente aumento o disminución del consumo de memoria. Para aprovechar esto, es esencial volver a ajustar el tamaño del lote y los hiperparámetros asociados al migrar un trabajo de formación a Training Compiler. SageMaker Sin embargo, los ajustes incorrectos de los hiperparámetros suelen provocar oscilaciones, pérdidas de entrenamiento y, posiblemente, una convergencia más lenta. En raras ocasiones, los hiperparámetros agresivos pueden provocar que el modelo no aprenda (la métrica de pérdida de entrenamiento no disminuye ni devuelve NaN). Para identificar si el problema de convergencia se debe a los hiperparámetros, realice una side-by-side prueba de dos trabajos de formación con y sin SageMaker Training Compiler manteniendo todos los hiperparámetros iguales.

Compruebe si torch_xla APIs están configurados correctamente para un solo entrenamiento GPU

Si el problema de convergencia persiste con los hiperparámetros de referencia, debes comprobar si se ha hecho un uso incorrecto de los hiperparámetros torch_xlaAPIs, específicamente de los que se utilizan para actualizar el modelo. Básicamente, torch_xla sigue acumulando instrucciones (aplazando la ejecución) en forma de gráfico hasta que se le indique explícitamente que ejecute el gráfico acumulado. La función torch_xla.core.xla_model.mark_step() facilita la ejecución del gráfica acumulado. La ejecución del gráfico debe sincronizarse mediante esta función después de cada actualización del modelo y antes de imprimir y registrar cualquier variable. Si no incluye el paso de sincronización, el modelo podría utilizar valores obsoletos de la memoria durante las impresiones, los registros y las sucesivas pasadas, en lugar de utilizar los valores más recientes que deben sincronizarse después de cada iteración y actualización del modelo.

Puede resultar más complicado cuando se utiliza SageMaker Training Compiler con técnicas de escalado de gradiente (posiblemente a partir del uso deAMP) o recorte de gradientes. El orden apropiado para calcular los gradientes AMP es el siguiente.

  1. Cálculo de gradientes con escalado

  2. Desescalado del gradiente, recorte del gradiente y, a continuación, escalado

  3. Actualización del modelo

  4. Sincronizar la ejecución del gráfico con mark_step()

Para encontrar el correcto APIs para las operaciones mencionadas en la lista, consulte la guía para migrar su script de entrenamiento a Training Compiler SageMaker .

Considerar la posibilidad de utilizar el ajuste automático de modelos

Si el problema de convergencia surge al volver a ajustar el tamaño del lote y los hiperparámetros asociados, como la tasa de aprendizaje, al utilizar SageMaker Training Compiler, considere la posibilidad de utilizar el ajuste automático del modelo para ajustar los hiperparámetros. Puede consultar el cuaderno de ejemplo sobre cómo ajustar los hiperparámetros con Training Compiler. SageMaker

Problemas de convergencia que se producen en el entrenamiento distribuida

Si su problema de convergencia persiste en el entrenamiento distribuido, es probable que se deba a una configuración incorrecta para la inicialización del peso o a la. torch_xla APIs

Comprobar la inicialización del peso entre los trabajadores

Si el problema de la convergencia surge al ejecutar un trabajo de entrenamiento distribuido con varios trabajadores, asegúrese de que haya un comportamiento determinista uniforme en todos los trabajadores estableciendo un valor inicial constante cuando proceda. Tenga cuidado con técnicas como la inicialización del peso, que implica laasignación al azar. Cada trabajador podría terminar entrenando a un modelo diferente en ausencia de una semilla constante.

Comprueba si torch_xla APIs están configurados correctamente para el entrenamiento distribuido

Si el problema persiste, es probable que se deba a un uso incorrecto de torch_xla APIs la formación distribuida. Asegúrese de añadir lo siguiente en su estimador para configurar un clúster para la formación distribuida con Training Compiler SageMaker .

distribution={'torchxla': {'enabled': True}}

Esto debería ir acompañado de una función _mp_fn(index) en el script de entrenamiento, que se invoque una vez por trabajador. Sin la función mp_fn(index), podría terminar dejando que cada uno de los trabajadores entrenar el modelo de forma independiente sin compartir las actualizaciones del modelo.

A continuación, asegúrese de utilizar el muestreador de datos distribuido torch_xla.distributed.parallel_loader.MpDeviceLoader API junto con el muestreador de datos distribuido, tal y como se indica en la documentación sobre la migración del guion de entrenamiento a SageMaker Training Compiler, como en el siguiente ejemplo.

torch.utils.data.distributed.DistributedSampler()

Esto garantiza que los datos de entrada se distribuyan correctamente entre todos los trabajadores.

Por último, para sincronizar las actualizaciones del modelo de todos los trabajadores, utilice torch_xla.core.xla_model._fetch_gradients para recopilar los gradientes de todos los trabajadores y torch_xla.core.xla_model.all_reduce combinar todos los gradientes recopilados en una sola actualización.

Puede resultar más complicado cuando se utiliza SageMaker Training Compiler con técnicas de escalado de gradiente (posiblemente debido al uso deAMP) o recorte de gradientes. El orden apropiado para calcular los gradientes AMP es el siguiente.

  1. Cálculo de gradientes con escalado

  2. Sincronización de gradientes entre todos los trabajadores

  3. Desescalado del gradiente, recorte del gradiente y, a continuación, escalado de gradiente

  4. Actualización del modelo

  5. Sincronizar la ejecución del gráfico con mark_step()

Tenga en cuenta que esta lista de verificación tiene un elemento adicional para sincronizar a todos los trabajadores, en comparación con la lista de verificación para una sola formación. GPU

El trabajo de formación falla porque falta la configuración/ PyTorchXLA

Si un trabajo de formación falla y Missing XLA configuration aparece el mensaje de error, es posible que se deba a un error de configuración en el número de instancias que se utilizan GPUs por instancia.

XLArequiere variables de entorno adicionales para compilar el trabajo de formación. La variable de entorno que falta más comúnmente es GPU_NUM_DEVICES. Para que el compilador funcione correctamente, debe establecer esta variable de entorno igual al número de GPUs por instancia.

Existen tres enfoques para configurar la variable de entorno GPU_NUM_DEVICES:

  • Método 1: utilice el environment argumento de la clase SageMaker estimadora. Por ejemplo, si usa una ml.p3.8xlarge instancia que tiene cuatroGPUs, haga lo siguiente:

    # Using the SageMaker Python SDK's HuggingFace estimator

hf_estimator=HuggingFace(
    ...
    instance_type="ml.p3.8xlarge",
    hyperparameters={...},
    environment={
        ...
        "GPU_NUM_DEVICES": "4" # corresponds to number of GPUs on the specified instance
    },
)

  • Método 2: usa el hyperparameters argumento de la clase de SageMaker estimadores y analízalo en tu guion de entrenamiento.

    1. Para especificar el número deGPUs, añada un par clave-valor al argumento. hyperparameters

      Por ejemplo, si usas una ml.p3.8xlarge instancia que tiene cuatroGPUs, haz lo siguiente:

      # Using the SageMaker Python SDK's HuggingFace estimator

hf_estimator=HuggingFace(
    ...
    entry_point = "train.py"
    instance_type= "ml.p3.8xlarge",
    hyperparameters = {
        ...
        "n_gpus": 4 # corresponds to number of GPUs on specified instance
    }
)
hf_estimator.fit()

    2. En su script de entrenamiento, analice el hiperparámetro n_gpus y especifíquelo como entrada para la variable de entorno GPU_NUM_DEVICES.

      # train.py
import os, argparse

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    ...
    # Data, model, and output directories
    parser.add_argument("--output_data_dir", type=str, default=os.environ["SM_OUTPUT_DATA_DIR"])
    parser.add_argument("--model_dir", type=str, default=os.environ["SM_MODEL_DIR"])
    parser.add_argument("--training_dir", type=str, default=os.environ["SM_CHANNEL_TRAIN"])
    parser.add_argument("--test_dir", type=str, default=os.environ["SM_CHANNEL_TEST"])
    parser.add_argument("--n_gpus", type=str, default=os.environ["SM_NUM_GPUS"])

    args, _ = parser.parse_known_args()

    os.environ["GPU_NUM_DEVICES"] = args.n_gpus

  • Método 3: codifique de forma rígida la variable de entorno GPU_NUM_DEVICES en su script de entrenamiento. Por ejemplo, agrega lo siguiente a tu script si usas una instancia que tiene cuatroGPUs.

    # train.py

import os
os.environ["GPU_NUM_DEVICES"] = 4
sugerencia

Para saber el número de GPU dispositivos en las instancias de aprendizaje automático que desea usar, consulte Computación acelerada en la página de tipos de EC2 instancias de Amazon.

SageMaker Training Compiler no reduce el tiempo total de entrenamiento

Si el tiempo total de entrenamiento no disminuye con SageMaker Training Compiler, te recomendamos encarecidamente que revises la SageMaker Recomendaciones y consideraciones sobre Training Compiler página para comprobar la configuración del entrenamiento, la estrategia de relleno para la forma del tensor de entrada y los hiperparámetros.