PyTorch 是一种机器学习 (ML) 框架,被 AWS 客户广泛用于各种应用程序,例如计算机视觉、自然语言处理、内容创建等。 随着最近发布的 PyTorch 2.0 版本,AWS 客户现在可以做与使用 PyTorch 1.x 相同的事情,但速度更快,规模更大,训练速度提高,内存使用率降低,分布式功能增强。 PyTorch2.0 版本中包含了多项新技术,包括 torch.compile、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor。 参考 PyTorch 2.0:我们的下一代版本比以往更快、更 Pythonic 和动态 了解详情。
这篇文章展示了在 AWS 上使用 PyTorch 2.0 运行大规模、高性能分布式 ML 模型训练和部署的性能和易用性。 这篇文章进一步介绍了使用微调 RoBERTa(稳健优化的 BERT 预训练方法)模型进行情绪分析的分步实施 AWS深度学习AMI (AWS DLAMI) 和 AWS深度学习容器 (DLC) 亚马逊弹性计算云 (Amazon EC2 p4d.24xlarge) 当与 PyTorch 42 torch.compile + bf2.0 + fused AdamW 一起使用时,观察到 16% 的加速。 然后将微调后的模型部署到 AWS 引力子基于 C7g EC2 实例 亚马逊SageMaker 与 PyTorch 10 相比,观察到 1.13% 的加速。
下图显示了使用 AWS PyTorch 2 DLAMI + DLC 在 Amazon EC4 p24d.2.0xlarge 上微调 RoBERTa 模型的性能基准。
请参阅 使用 AWS Graviton 处理器优化 PyTorch 2.0 推理 有关 PyTorch 2.0 的基于 AWS Graviton 的实例推理性能基准的详细信息。
支持 AWS 上的 PyTorch 2.0
PyTorch2.0 支持不限于本文示例用例中显示的服务和计算; 它扩展到 AWS 上的许多其他内容,我们将在本节中讨论。
业务要求
许多来自不同行业的 AWS 客户正在通过使用人工智能 (AI) 来转变他们的业务,特别是在生成式 AI 和旨在生成类人文本的大型语言模型 (LLM) 领域。 这些基本上是基于深度学习技术的大型模型,使用数千亿个参数进行训练。 模型大小的增长使训练时间从几天增加到几周,在某些情况下甚至是几个月。 这导致训练和推理成本呈指数级增长,这比以往任何时候都更需要 PyTorch 2.0 等框架,内置支持加速模型训练,以及针对特定工作负载和性能需求量身定制的 AWS 优化基础设施。
计算的选择
AWS 在强大的计算、高速网络和可扩展的高性能存储选项的最广泛选择上提供 PyTorch 2.0 支持,您可以将这些选项用于任何 ML 项目或应用程序,并进行自定义以满足您的性能和预算要求。 这在下一节的图表中有所体现; 在底层,我们提供了由 AWS Graviton、Nvidia、AMD 和 Intel 处理器提供支持的多种计算实例。
对于模型部署,您可以使用基于 ARM 的处理器,例如最近宣布的基于 AWS Graviton 的实例,它为 PyTorch 2.0 提供推理性能,与之前的 PyTorch 版本相比,Resnet3.5 的速度最高可达 50 倍,最高可达 1.4 倍BERT 的速度,使基于 AWS Graviton 的实例成为 AWS 上基于 CPU 的模型推理解决方案的最快计算优化实例。
机器学习服务的选择
要使用 AWS 计算,您可以从一组广泛的基于云的全球服务中进行选择,以进行 ML 开发、计算和工作流编排。 这种选择允许您与您的业务和云策略保持一致,并在您选择的平台上运行 PyTorch 2.0 作业。 例如,如果您有本地限制或对开源产品的现有投资,您可以使用 Amazon EC2, AWS 并行集群或 AWS 超级集群 基于自我管理的方法运行分布式训练工作负载。 您还可以使用 SageMaker 等完全托管的服务来实现成本优化、完全托管和生产规模的培训基础设施。 SageMaker 还与各种 MLOps 工具集成,使您能够扩展模型部署、降低推理成本、在生产中更有效地管理模型并减轻运营负担。
同样,如果您已有 Kubernetes 投资,您也可以使用 Amazon Elastic Kubernetes服务 (亚马逊 EKS)和 AWS 上的 Kubeflow 实施用于分布式训练的 ML 管道或使用 AWS 原生容器编排服务,例如 亚马逊弹性容器服务 (Amazon ECS) 用于模型训练和部署。 构建 ML 平台的选项不仅限于这些服务; 您可以根据组织对 PyTorch 2.0 作业的要求进行选择。
使用 AWS DLAMI 和 AWS DLC 启用 PyTorch 2.0
要使用前面提到的 AWS 服务堆栈和强大的计算,您必须安装优化编译版本的 PyTorch2.0 框架及其所需的依赖项,其中许多是独立项目,并对其进行端到端的测试。 您可能还需要用于加速数学例程的 CPU 特定库、用于加速数学和 GPU 间通信例程的 GPU 特定库,以及需要与用于编译 GPU 库的 GPU 编译器保持一致的 GPU 驱动程序。 如果您的工作需要大规模的多节点训练,您需要一个优化的网络来提供最低的延迟和最高的吞吐量。 构建堆栈后,您需要定期扫描和修补它们的安全漏洞,并在每次框架版本升级后重建和重新测试堆栈。
AWS 通过提供一组精心策划的安全框架、依赖项和工具来加速云中的深度学习,从而帮助减轻这种繁重的工作 AWS DLAMI 和 AWS DLC. 这些预构建和测试的机器映像和容器针对 EC2 加速计算实例类型的深度学习进行了优化,使您能够更高效、更轻松地扩展到多个节点以处理分布式工作负载。 它包括一个预建 弹性织物适配器 (EFA)、Nvidia GPU 堆栈和许多深度学习框架(TensorFlow、MXNet 和 PyTorch,最新版本为 2.0),用于高性能分布式深度学习训练。 您无需花时间安装深度学习软件和驱动程序并对其进行故障排除或构建 ML 基础架构,也无需承担为这些图像修补安全漏洞或在每次新框架版本升级后重新创建图像的经常性成本。 相反,您可以在更短的时间内专注于大规模训练作业的更高附加值工作,并更快地迭代您的 ML 模型。
解决方案概述
考虑到在 GPU 上训练和在 CPU 上推理是 AWS 客户的一个流行用例,我们在这篇文章中包含了混合架构的分步实施(如下图所示)。 我们将探索可能的艺术,并使用带有 BF4 支持的 P2 EC16 实例使用 Base GPU DLAMI 初始化,包括 NVIDIA 驱动程序、CUDA、NCCL、EFA 堆栈和 PyTorch2.0 DLC,以微调 RoBERTa 情绪分析模型这使您可以控制和灵活地使用任何开源或专有库。 然后我们将 SageMaker 用于完全托管的模型托管基础设施,以在基于 AWS Graviton3 的平台上托管我们的模型 C7g实例. 我们在 SageMaker 上选择 C7g,因为它被证明相对于可比的 EC50 实例最多可将推理成本降低 2% 实时推理 在 SageMaker 上。 下图说明了此体系结构。
此用例中的模型训练和托管包括以下步骤:
- 在您的 VPC 中启动基于 GPU DLAMI 的 EC2 Ubuntu 实例,并使用 SSH 连接到您的实例。
- 登录 EC2 实例后,下载 AWS PyTorch 2.0 DLC。
- 使用模型训练脚本运行 DLC 容器以微调 RoBERTa 模型。
- 模型训练完成后,将保存的模型、推理脚本和少量元数据文件打包成一个tar文件供SageMaker推理使用,并将模型包上传到 亚马逊简单存储服务 (Amazon S3)存储桶。
- 使用 SageMaker 部署模型并创建 HTTPS 推理端点。 SageMaker 推理端点在不同的可用区中包含一个负载均衡器和一个或多个推理容器实例。 您可以在这个单一端点后面部署同一模型的多个版本或完全不同的模型。 在此示例中,我们托管一个模型。
- 通过向模型端点发送测试数据并验证推理输出来调用它。
在以下部分中,我们将展示微调 RoBERTa 模型以进行情绪分析。 RoBERTa 由 Facebook AI 开发,通过修改关键超参数和在更大的语料库上进行预训练来改进流行的 BERT 模型。 与 vanilla BERT 相比,这会提高性能。
我们使用 变形金刚 通过 Hugging Face 库对大约 124 亿条推文进行预训练的 RoBERTa 模型,我们在 Twitter 数据集上对其进行微调以进行情绪分析。
先决条件
确保您满足以下先决条件:
- 你有一个 AWS账户.
- 确保您在
us-west-2
运行此示例的区域。 (这个例子是在us-west-2
; 但是,您可以在任何其他区域运行。) - 创建一个角色 具有名称
sagemakerrole
. 添加托管策略AmazonSageMakerFullAccess
和AmazonS3FullAccess
授予 SageMaker 访问 S3 存储桶的权限。 - 创建 EC2 角色 具有名称
ec2_role
. 使用以下权限策略:
1. 启动您的开发实例
我们创建了一个 p4d.24xlarge 实例,它提供 8 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU us-west-2
:
选择 AMI 时,请遵循 发行说明 使用 AWS命令行界面 (AWS CLI) 查找要在其中使用的 AMI ID us-west-2
:
确保 gp3 根卷的大小为 200 GiB。
默认情况下不启用 EBS 卷加密。 将此解决方案移至生产环境时考虑更改此设置。
2. 下载深度学习容器
AWS DLC 以 Docker 镜像的形式提供 Amazon Elastic Container Registry 公共,一种安全、可扩展且可靠的托管 AWS 容器镜像注册服务。 每个 Docker 镜像都是为在特定的深度学习框架版本、Python 版本上进行训练或推理而构建的,具有 CPU 或 GPU 支持。 从可用列表中选择 PyTorch 2.0 框架 深度学习容器图像.
完成以下步骤以下载您的 DLC:
A。 SSH 到实例。 默认情况下,与 EC2 一起使用的安全组向所有人开放 SSH 端口。 如果您要将此解决方案投入生产,请考虑这一点:
默认情况下,与 Amazon EC2 一起使用的安全组向所有人开放 SSH 端口。 如果您要将此解决方案投入生产,请考虑更改此设置。
b. 设置运行此实现的其余步骤所需的环境变量:
Amazon ECR 支持具有基于资源的权限的公共图像存储库,使用 AWS身份和访问管理 (IAM) 以便特定用户或服务可以访问图像。
C。 登录到 DLC 注册表:
d. 拉取具有 GPU 支持的最新 PyTorch 2.0 容器 us-west-2
如果您收到“设备上没有剩余空间”的错误消息,请确保您 提高 EC2 EBS 卷到 200 GiB,然后 延长 Linux文件系统。
3.克隆适配PyTorch 2.0的最新脚本
使用以下代码克隆脚本:
因为我们使用的是最新版本 4.28.1 的 Hugging Face transformers API,它已经启用了 PyTorch 2.0 支持。 我们在 trainer API 中添加了以下参数 train_sentiment.py
启用新的 PyTorch 2.0 功能:
- 火炬编译 – 通过单行更改在 Nvidia A43 GPU 上体验平均 100% 的加速。
- BF16 数据类型 – Ampere 或更新的 GPU 的新数据类型支持(大脑浮点)。
- 融合 AdamW 优化器 – 融合 AdamW 实施以进一步加快培训速度。 这种随机优化方法通过将权重衰减与梯度更新解耦来修改 Adam 中权重衰减的典型实现。
4.构建一个新的带有依赖的Docker镜像
我们扩展预构建的 PyTorch 2.0 DLC 映像以安装 Hugging Face 转换器和我们需要微调模型的其他库。 这使您可以使用随附的经过测试和优化的深度学习库和设置,而无需从头开始创建图像。 请参见以下代码:
5.使用容器开始训练
运行以下 Docker 命令开始微调模型 tweet_eval
情绪数据集。 我们正在使用 Docker 容器参数(共享内存大小、最大锁定内存和堆栈大小) 英伟达推荐 用于深度学习工作负载。
您应该期待以下输出。 该脚本首先下载 TweetEval 数据集,该数据集由 Twitter 中的七个异构任务组成,全部构成为多类推文分类。 这些任务包括讽刺、仇恨、冒犯、立场、表情符号、情感和情绪。
然后脚本下载基本模型并开始微调过程。 训练和评估指标在每个时期结束时报告。
性能统计
借助 PyTorch 2.0 和最新的 Hugging Face 转换器库 4.28.1,我们在具有 42 个 A4 24GB GPU 的单个 p8d.100xlarge 实例上观察到 40% 的加速。 性能改进来自 torch.compile、BF16 数据类型和融合的 AdamW 优化器的组合。 以下代码是使用和不使用新功能进行两次训练的最终结果:
6. 在准备 SageMaker 推理之前在本地测试训练好的模型
您可以在下面找到以下文件 $ml_working_dir/saved_model/
训练结束后:
在准备 SageMaker 推理之前,让我们确保我们可以在本地运行推理。 我们可以加载保存的模型并使用 test_trained_model.py
脚本:
输入“Covid cases are increasing fast!”时,您应该会看到以下输出:
7. 为 SageMaker 推理准备模型 tarball
在模型所在的目录下,新建一个名为 code
:
在新目录中,创建文件 inference.py
并添加以下内容:
最后,您应该具有以下文件夹结构:
该模型已准备好打包并上传到 Amazon S3 以用于 SageMaker 推理:
8. 在 SageMaker AWS Graviton 实例上部署模型
由于专门的内置指令,新一代 CPU 在 ML 推理方面提供了显着的性能改进。 在此用例中,我们将 SageMaker 完全托管的托管基础设施与基于 AWS Graviton3 的 C7g 实例结合使用。 AWS 还测量了在 Torch Hub ResNet50 上使用基于 AWS Graviton3 的 EC2 C7g 实例进行 PyTorch 推理的成本节省高达 50%,以及相对于可比较的 EC2 实例的多个 Hugging Face 模型。
要将模型部署到 AWS Graviton 实例,我们使用提供对 PyTorch 2.0 和 TorchServe 0.8.0 支持的 AWS DLC,或者您可以 自带容器 与 ARMv8.2 架构兼容。
我们使用之前训练的模型: s3://<your-s3-bucket>/twitter-roberta-base-sentiment-latest.tar.gz
. 如果您以前没有使用过 SageMaker,请查看 Amazon SageMaker入门.
首先,确保 SageMaker 包是最新的:
因为这是一个示例,所以创建一个名为 start_endpoint.py
并添加以下代码。 这将是使用以下模式启动 SageMaker 推理端点的 Python 脚本:
我们在实例中使用 ml.c7g.4xlarge 并使用图像范围检索 PT 2.0 inference_graviton
. 这是我们的 AWS Graviton3 实例。
接下来,我们创建运行预测的文件。 我们将这些作为单独的脚本来执行,因此我们可以根据需要多次运行预测。 创造 predict.py
使用以下代码:
生成脚本后,我们现在可以启动端点,对端点进行预测,并在完成后进行清理:
9。 清理
最后,我们要清理这个例子。 创建 cleanup.py 并添加以下代码:
结论
AWS DLAMI 和 DLC 已成为在 AWS 上广泛选择的计算和 ML 服务上运行深度学习工作负载的首选标准。 除了在 AWS ML 服务上使用特定于框架的 DLC 之外,您还可以在 Amazon EC2 上使用单一框架,这消除了开发人员构建和维护深度学习应用程序所需的繁重工作。 参考 DLAMI 发行说明 和 可用的深度学习容器镜像 以开始浏览网页。
这篇文章展示了在 AWS 上训练和服务您的下一个模型的多种可能性之一,并讨论了您可以采用的几种格式来满足您的业务目标。 试试这个示例或使用我们的其他 AWS ML 服务来提高您的业务的数据生产力。 我们包含了一个简单的情绪分析问题,以便刚接触 ML 的客户可以了解在 AWS 上开始使用 PyTorch 2.0 是多么简单。 我们将在即将发布的博文中介绍更高级的用例、模型和 AWS 技术。
关于作者
坎瓦尔吉特·库尔米 是 Amazon Web Services 的首席解决方案架构师。 他与 AWS 客户合作,提供指导和技术协助,帮助他们在使用 AWS 时提高其解决方案的价值。 Kanwaljit 专门帮助客户开发容器化和机器学习应用程序。
迈克·施耐德 是亚利桑那州凤凰城的一名系统开发人员。 他是 Deep Learning container 的成员,支持各种 Framework 容器镜像,包括 Graviton Inference。 他致力于基础设施的效率和稳定性。
赖伟 是 Amazon Web Services 的高级软件工程师。 他专注于构建易于使用、高性能和可扩展的深度学习框架,以加速分布式模型训练。 工作之余,他喜欢与家人共度时光、远足和滑雪。
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- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/part-1-build-high-performance-ml-models-using-pytorch-2-0-on-aws/
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- 测试
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- 他们
- 然后
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- 他们
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- 熟练
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- 更新
- 更新
- 升级
- 上传
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