DeepSpeed Huggingface模型的自动Tensor并行、kernel注入、训练阶段的优化版kernel

推理阶段。

在后台，1. DeepSpeed会把运行高性能kernel(kernel injection)，加快推理速度，这些对用户是透明的； 2. DeepSpeed会根据mp_size来将模型放置在多个GPU卡上，自动模型并行；

import os
import torch
import transformers
import deepspeed
local_rank = int(os.getenv("LOCAL_RANK", "0"))
world_size = int(os.getenv("WORLD_SIZE", "1"))
# create the model pipeline
pipe = transformers.pipeline(task="text2text-generation", model="google/t5-v1_1-small", device=local_rank)
# Initialize the DeepSpeed-Inference engine
pipe.model = deepspeed.init_inference(
    pipe.model,
    mp_size=world_size,
    dtype=torch.float
)
output = pipe('Input String')

Train好的模型，即使没有用Model并行，或mp_size是另一个数，DeepSpeed支持推理时改变mp_size

量化推理：dtype支持torch.int8

 新版推理：

DeepSpeed/blogs/deepspeed-fastgen at master · microsoft/DeepSpeed · GitHub

Fine-tune BERT:

使用QA数据集SQuAD: (文章，question, answer（答案就在原文中；答对任何一个应该算对））

Forward推理代码：

loss = model(input_ids, segment_ids, input_mask, start_positions, end_positions)

1. input_ids:token ids. 文本输入经过Tokenize后的id。
2. segment_ids: 0表示question，1表示context.
3. input_mask: 实际句子token or padding token。
4. start_positions: answer在原文中的起始pos。（推理的时候不用给出）
5. end_positions: answer在原文中的终止pos。   （推理的时候不用给出）

--deepspeed_transformer_kernel参数（在deepspeed <my_script.py>后面加上该选项）

DeepSpeed专门为Transformer层实现的优化版kernel

config = DeepSpeedTransformerConfig(batch_size = 64,
                                    max_seq_length = 128,
                                    hidden_size = 1024,
                                    heads = 16,
                                    attn_dropout_ratio = 0.1,
                                    hidden_dropout_ratio = 0.1,
                                    num_hidden_layers = 24,
                                    initializer_range = 0.02,
                                    local_rank = 0,
                                    seed = 1234,
                                    fp16 = True,
                                    pre_layer_norm=True,
                                    attn_dropout_checkpoint=False,
                                    normalize_invertible=False,
                                    gelu_checkpoint=False)
self.layer = nn.ModuleList([
    copy.deepcopy(DeepSpeedTransformerLayer(cuda_config))
    for _ in range(config.num_hidden_layers)
])

跟优化有关的选项：

stochastic_mode: 大约加速2%.  随机跳过一些层的计算；

normalize_invertible: 扔掉LayerNorm的输入激活值；（backward时，梯度可由output激活值算出）

attn_dropout_checkpoint: attention dropout是一种正则技术，训练中随机disable一些attention weights；保存这些attention dropout mask比较耗费空间。此选项可以不保存这些mask，backward时重新计算（很快）。bert 中的四次dropout都在哪些位置？_transformer dropout 放在哪里-CSDN博客

gelu_checkpoint: 扔掉Gelu的输出激活；因为可以从输入激活快速计算出来；