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Dataloader mappato in memoria

Un altro sovraccarico di riavvio deriva dal caricamento dei dati: il cluster di addestramento rimane inattivo mentre il dataloader si inizializza, scarica i dati dai file system remoti e li elabora in batch.

Per risolvere questo problema, introduciamo il Dataloader Memory Mapped DataLoader (MMAP), che memorizza nella cache i batch precaricati nella memoria persistente, assicurando che rimangano disponibili anche dopo un riavvio indotto da un errore. Questo approccio elimina i tempi di configurazione del dataloader e consente di riprendere immediatamente l'addestramento utilizzando batch memorizzati nella cache, mentre il dataloader reinizializza e recupera contemporaneamente i dati successivi in background. La cache dei dati si trova su ogni livello che richiede dati di addestramento e mantiene due tipi di batch: i batch consumati di recente che sono stati utilizzati per l'addestramento e i batch precaricati pronti per l'uso immediato.

Il dataloader MMAP offre le due seguenti funzionalità:

Utilizzando la cache, il lavoro di formazione trarrà vantaggio da:

Configurazioni MMAP

Per utilizzare MMAP, è sufficiente inserire il modulo dati originale in MMAPDataModule

data_module=MMAPDataModule(
    data_module=MY_DATA_MODULE(...),
    mmap_config=CacheResumeMMAPConfig(
        cache_dir=self.cfg.mmap.cache_dir,
        checkpoint_frequency=self.cfg.mmap.checkpoint_frequency),
)

CacheResumeMMAPConfig: i parametri di MMAP Dataloader controllano la posizione della directory della cache, i limiti di dimensione e la delega per il recupero dei dati. Per impostazione predefinita, solo il rango TP 0 per nodo recupera i dati dall'origine, mentre gli altri ranghi dello stesso gruppo di replica dei dati vengono letti dalla cache condivisa, eliminando i trasferimenti ridondanti.

MMAPDataModule: racchiude il modulo dati originale e restituisce il dataloader mmap sia per l'addestramento che per la convalida.

Vedi l'esempio per abilitare MMAP.

Guida di riferimento alle API

CacheResumeMMAPConfig

class hyperpod_checkpointless_training.dataloader.config.CacheResumeMMAPConfig(
  cache_dir='/dev/shm/pdl_cache',
  prefetch_length=10,
  val_prefetch_length=10,
  lookback_length=2,
  checkpoint_frequency=None,
  model_parallel_group=None,
  enable_batch_encryption=False)

Classe di configurazione per la funzionalità del dataloader cache-resume memory-mapped (MMAP) nell'addestramento senza checkpoint. HyperPod

Questa configurazione consente un caricamento efficiente dei dati con funzionalità di caching e prefetching, consentendo di riprendere rapidamente l'addestramento dopo gli errori mantenendo i batch di dati memorizzati nella cache in file mappati in memoria.

Parametri

Metodi

create(dataloader_init_callable,
    parallel_state_util,
   step,
    is_data_loading_rank,
   create_model_parallel_group_callable,
    name='Train',
   is_val=False,
   cached_len=0)

Crea e restituisce un'istanza del dataloader MMAP configurata.

Parametri

Restituisce o — CacheResumePrefetchedDataLoader Istanza del dataloader MMAP configurata CacheResumeReadDataLoader

Aumenta ValueError se il parametro step è. None

Esempio

from hyperpod_checkpointless_training.dataloader.config import CacheResumeMMAPConfig

# Create configuration
config = CacheResumeMMAPConfig(
    cache_dir="/tmp/training_cache",
    prefetch_length=20,
    checkpoint_frequency=100,
    enable_batch_encryption=False
)

# Create dataloader
dataloader = config.create(
    dataloader_init_callable=my_dataloader_init,
    parallel_state_util=parallel_util,
    step=current_step,
    is_data_loading_rank=lambda: rank == 0,
    create_model_parallel_group_callable=create_mp_group,
    name="TrainingData"
)

Note

MMAPDataModule

class hyperpod_checkpointless_training.dataloader.mmap_data_module.MMAPDataModule(  
    data_module,  
    mmap_config,  
    parallel_state_util=MegatronParallelStateUtil(),  
    is_data_loading_rank=None)

Un DataModule wrapper PyTorch Lightning che applica le funzionalità di caricamento dei dati mappati in memoria (MMAP) all'addestramento esistente per l'addestramento senza checkpoint. DataModules

Questa classe integra un PyTorch Lightning esistente e lo migliora con la funzionalità MMAP, consentendo una memorizzazione efficiente dei dati nella cache DataModule e un rapido ripristino in caso di errori di allenamento. Mantiene la compatibilità con l' DataModule interfaccia originale aggiungendo al contempo funzionalità di formazione senza checkpoint.

Parameters

Attributes

Metodi

setup(stage=None)

Imposta il modulo dati sottostante per la fase di formazione specificata.

train_dataloader()

Crea la formazione DataLoader con MMAP wrapping.

Restituisce: DataLoader — MMAP-wrapped formazione DataLoader con funzionalità di caching e prefetching

val_dataloader()

Crea la convalida con il wrapping DataLoader MMAP.

Restituisce: DataLoader — MMAP-wrapped convalida DataLoader con funzionalità di caching

test_dataloader()

Crea il test DataLoader se il modulo dati sottostante lo supporta.

Restituisce: DataLoader o Nessuno: DataLoader esegue il test dal modulo dati sottostante o Nessuno se non è supportato

predict_dataloader()

Crea la previsione DataLoader se il modulo dati sottostante la supporta.

Restituisce: DataLoader o Nessuno: prevede DataLoader in base al modulo dati sottostante o Nessuno se non è supportato

load_checkpoint(checkpoint)

Carica le informazioni sui checkpoint per riprendere l'allenamento da una fase specifica.

get_underlying_data_module()

Ottieni il modulo dati avvolto sottostante.

Restituisce: pl. LightningDataModule — Il modulo dati originale che è stato inserito

state_dict()

Ottieni il dizionario di stato del MMAP DataModule per il checkpoint.

Restituisce: dict — Dizionario contenente le lunghezze dei dataloader memorizzati nella cache

load_state_dict(state_dict)

Carica il dizionario di stato per ripristinare lo stato MMAP. DataModule

Proprietà

data_sampler

Esporre il campionatore di dati del modulo di dati sottostante al framework. NeMo

Restituisce: object o None: il campionatore di dati del modulo dati sottostante

Esempio

from hyperpod_checkpointless_training.dataloader.mmap_data_module import MMAPDataModule  
from hyperpod_checkpointless_training.dataloader.config import CacheResumeMMAPConfig  
from my_project import MyLLMDataModule  

# Create MMAP configuration  
mmap_config = CacheResumeMMAPConfig(  
    cache_dir="/tmp/training_cache",  
    prefetch_length=20,  
    checkpoint_frequency=100  
)  

# Create original data module  
original_data_module = MyLLMDataModule(  
    data_path="/path/to/data",  
    batch_size=32  
)  

# Wrap with MMAP capabilities  
mmap_data_module = MMAPDataModule(  
    data_module=original_data_module,  
    mmap_config=mmap_config  
)  

# Use in PyTorch Lightning Trainer  
trainer = pl.Trainer()  
trainer.fit(model, data=mmap_data_module)  

# Resume from checkpoint  
checkpoint = {"global_step": 1000}  
mmap_data_module.load_checkpoint(checkpoint)

Note