与本机框架训练作业相比，训练作业未按预期收敛由于缺少 PyTorch/XLA配置，训练作业失败 SageMaker 训练编译器不会减少总训练时间

SageMaker 训练编译器故障排除

重要

Amazon Web Services (AWS) 宣布， SageMaker 训练编译器将没有新版本或新版本。你可以继续通过现有的 Dee AWS p Learning Containers (DLCs) 使用 SageMaker SageMaker 训练编译器进行训练。值得注意的是，根据AWS 深度学习容器（Deep Learning Containers Framework Support）政策 AWS，虽然现有内容DLCs仍然可以访问，但它们将不再收到来自的补丁或更新。

在遇到错误时，您可以根据以下列表尝试对训练作业进行问题排查。如果您需要进一步的支持，请通过AWS Support 或 Amazon AWS 开发者论坛与 SageMaker 团队联系 SageMaker。

与本机框架训练作业相比，训练作业未按预期收敛

收敛问题从 “ SageMaker 训练编译器开启时模型无法学习” 到 “模型正在学习但比原生框架慢” 不等。在本故障排除指南中，我们假设如果没有 T SageMaker raining Compiler（在原生框架中），您的收敛效果很好，因此将其视为基准。

面对这样的趋同问题时，第一步是确定问题是仅限于分布式训练还是源于单次GPU训练。使用 SageMaker Training Compiler 进行分布式训练是对单次GPU训练的扩展，增加了额外的步骤。

设置具有多个实例的集群或GPUs。
将输入数据分发给所有工作线程。
同步来自所有工作线程的模型更新。

因此，单GPU训练中的任何趋同问题都会传播到具有多个工作人员的分布式训练。

使用 SageMaker 训练编译器对训练作业中的收敛问题进行故障排除的流程图。

单次GPU训练中出现的趋同问题

如果您的收敛问题源于单次GPU训练，则可能是由于超参数的设置不当或. torch_xla APIs

检查超参数

使用 SageMaker 训练编译器进行训练会导致模型的内存占用量发生变化。编译器会智能地在重用和重新计算之间进行仲裁，从而相应地增加或减少内存使用量。要利用这一点，在将训练作业迁移到 Training Compiler 时，必须重新调整批次大小和相关的超参数。 SageMaker 但是，错误的超参数设置通常会导致训练损失振荡，并可能最终导致较慢的收敛速度。在极少数情况下，激进的超参数可能会导致模型无法学习（训练损失指标不会减少或返回 NaN）。要确定收敛问题是否是由超参数引起的，请在保持所有超参数不变的情况下，使用和不使用 Training Compiler 对两个 SageMaker 训练作业进行 side-by-side 测试。

检查torch_xlaAPIs是否已正确设置为单次GPU训练

如果基线超参数仍然存在收敛问题，则需要检查基线超参数的使用是否不当 torch_xlaAPIs，特别是用于更新模型的超参数。基本上，torch_xla 继续以图表形式累积指令（延迟执行），直到明确指示它运行累积的图表。torch_xla.core.xla_model.mark_step() 函数可推进累积图的执行。每次模型更新后以及打印和记录任何变量前，都应使用此函数同步图表的执行。如果它缺少同步步骤，模型可能会在打印、记录和后续正向传递过程中使用内存中的旧值，而不是使用每次迭代和模型更新后都必须同步的最新值。

将 SageMaker 训练编译器与渐变缩放（可能来自使用AMP）或渐变剪辑技术一起使用时，情况可能会更加复杂。梯度计算的适当顺序AMP如下。

使用扩展进行梯度计算
梯度取消扩展、梯度裁剪，然后扩展
模型更新
使用 mark_step() 同步图表执行

要找到列表中提到APIs的操作的正确方法，请参阅将训练脚本迁移到 Training Compil SageMaker er 的指南。

考虑使用自动模型调整

如果在使用 SageMaker Training Compiler 时重新调整批次大小和相关的超参数（例如学习率）时出现收敛问题，请考虑使用自动模型调整来调整超参数。您可以参考示例笔记本，了解如何使用 T SageMaker raining Compiler 调整超参数。

分布式训练中出现的收敛问题

如果分布式训练中仍然存在收敛问题，则可能是由于权重初始化设置不当或 torch_xlaAPIs.

检查跨工作线程的权重初始化

如果在运行包含多个工作线程的分布式训练作业时出现收敛问题，请通过在适用时设置恒定种子来确保所有工作线程的确定性行为一致。请注意权重初始化等涉及随机掩码的技术。在没有恒定种子的情况下，每个工作线程最终可能会训练不同的模型。

检查分布式训练的设置torch_xlaAPIs是否正确

如果问题仍然存在，则可能是由于不当使用torch_xlaAPIs进行分布式训练所致。请务必在估算器中添加以下内容，以便使用 Training Compiler 为分布式 SageMaker 训练设置集群。


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

这应在训练脚本中附带函数 _mp_fn(index)，为每个工作线程调用该函数一次。如果没有 mp_fn(index) 函数，您最终可能会让每个工作线程单独训练模型，而不共享模型更新。

接下来，请确保torch_xla.distributed.parallel_loader.MpDeviceLoaderAPI按照有关将训练脚本迁移到 Training Com piler 的文档中的指导，与分布式数据采样器一起使用，如以下示例所示。 SageMaker


torch.utils.data.distributed.DistributedSampler()

这可确保输入数据在所有工作线程之间正确分配。

最后，要同步所有工作线程的模型更新，请使用 torch_xla.core.xla_model._fetch_gradients 收集所有工作线程的梯度，并使用 torch_xla.core.xla_model.all_reduce 将所有收集到的梯度合并为一个更新。

将 SageMaker 训练编译器与渐变缩放（可能来自使用AMP）或渐变剪辑技术一起使用时，情况可能会更加复杂。梯度计算的适当顺序AMP如下。

使用扩展进行梯度计算
跨所有工作线程的梯度同步
梯度取消扩展、梯度裁剪，然后梯度扩展
模型更新
使用 mark_step() 同步图表执行

请注意，与单次GPU培训的清单相比，此清单还有一个用于同步所有工作人员的额外项目。

由于缺少 PyTorch/XLA配置，训练作业失败

如果训练作业失败并显示Missing XLA configuration错误消息，则可能是由于您使用的GPUs每个实例的数量配置不正确。

XLA需要额外的环境变量来编译训练作业。缺少的最常见环境变量是 GPU_NUM_DEVICES。要使编译器正常工作，必须将此环境变量设置为等于GPUs每个实例的数量。

可以通过三种方法设置 GPU_NUM_DEVICES 环境变量：

方法 1 — 使用 SageMaker 估计器类的environment参数。例如，如果您使用的ml.p3.8xlarge实例有四个GPUs，请执行以下操作：


# 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
    },
)

方法 2 — 使用 SageMaker 估计器类的hyperparameters参数并在训练脚本中对其进行解析。

要指定数目GPUs，请在参数中添加键值对。hyperparameters

例如，如果您使用的ml.p3.8xlarge实例有四个GPUs，请执行以下操作：


# 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()

在您的训练脚本中，解析 n_gpus 超参数并将其指定为 GPU_NUM_DEVICES 环境变量的输入。


# 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

方法 3 – 对训练脚本中的 GPU_NUM_DEVICES 环境变量进行硬编码。例如，如果您使用的实例有四个，请将以下内容添加到脚本中GPUs。
```
# train.py

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

提示

要查找机器学习实例上您要使用的GPU设备数量，请参阅 Amazon EC2 实例类型页面中的加速计算。

SageMaker 训练编译器不会减少总训练时间

如果使用 Training Compiler 的总 SageMaker 训练时间没有缩短，我们强烈建议您仔细检查您的训练配置、输入张量形状的填充策略以及超参数。SageMaker 训练编译器最佳实践和注意事项

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