$ python -c 'from transformers import AutoModel; \
from deepspeed.runtime.zero.stage3 import estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live; \
model = AutoModel.from_pretrained("bigscience/T0_3B"); \
estimate_zero3_model_states_mem_needs_all_live(model, num_gpus_per_node=1, num_nodes=1)'
[...]
Estimated memory needed for params, optim states and gradients for a:
HW: Setup with 1 node, 1 GPU per node.
SW: Model with 2783M total params, 65M largest layer params.
  per CPU  |  per GPU |   Options
   70.00GB |   0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=1
   70.00GB |   0.25GB | offload_param=cpu , offload_optimizer=cpu , zero_init=0
   62.23GB |   5.43GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=1
   62.23GB |   5.43GB | offload_param=none, offload_optimizer=cpu , zero_init=0
    0.37GB |  46.91GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=1
   15.56GB |  46.91GB | offload_param=none, offload_optimizer=none, zero_init=0

{
    "fp16": {
        "enabled": "auto",
        "loss_scale": 0,
        "loss_scale_window": 1000,
        "initial_scale_power": 16,
        "hysteresis": 2,
        "min_loss_scale": 1
    },

    "optimizer": {
        "type": "AdamW",
        "params": {
            "lr": "auto",
            "betas": "auto",
            "eps": "auto",
            "weight_decay": "auto"
        }
    },

    "scheduler": {
        "type": "WarmupLR",
        "params": {
            "warmup_min_lr": "auto",
            "warmup_max_lr": "auto",
            "warmup_num_steps": "auto"
        }
    },

    "zero_optimization": {
        "stage": 3,
        "offload_optimizer": {
            "device": "nvme",
            "nvme_path": "/local_nvme",
            "pin_memory": true,
            "buffer_count": 4,
            "fast_init": false
        },
        "offload_param": {
            "device": "nvme",
            "nvme_path": "/local_nvme",
            "pin_memory": true,
            "buffer_count": 5,
            "buffer_size": 1e8,
            "max_in_cpu": 1e9
        },
        "aio": {
            "block_size": 262144,
            "queue_depth": 32,
            "thread_count": 1,
            "single_submit": false,
            "overlap_events": true
        },
        "overlap_comm": true,
        "contiguous_gradients": true,
        "sub_group_size": 1e9,
        "reduce_bucket_size": "auto",
        "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
        "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
        "stage3_max_live_parameters": 1e9,
        "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
        "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
    },

    "gradient_accumulation_steps": "auto",
    "gradient_clipping": "auto",
    "steps_per_print": 2000,
    "train_batch_size": "auto",
    "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
    "wall_clock_breakdown": false
}

{
    "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
    "train_batch_size": "auto"
}

{
    "gradient_accumulation_steps": "auto"
}

{
    "gradient_clipping": "auto"
}

{
    "communication_data_type": "fp32"
}

{
  "checkpoint": {
    "use_node_local_storage": true
  }
}

#SBATCH --job-name=test-nodes        # 작업 이름
#SBATCH --nodes=2                    # 노드 수
#SBATCH --ntasks-per-node=1          # 중요 - 노드당 분산 작업 1개!
#SBATCH --cpus-per-task=10           # 작업당 CPU 코어 수
#SBATCH --gres=gpu:8                 # gpu 수
#SBATCH --time 20:00:00              # 최대 실행 시간 (HH:MM:SS)
#SBATCH --output=%x-%j.out           # 출력 파일 이름

export GPUS_PER_NODE=8
export MASTER_ADDR=$(scontrol show hostnames $SLURM_JOB_NODELIST | head -n 1)
export MASTER_PORT=9901

srun --jobid $SLURM_JOBID bash -c 'python -m torch.distributed.run \
 --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE --nnodes $SLURM_NNODES --node_rank $SLURM_PROCID \
 --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT \
your_program.py <normal cl args> --deepspeed ds_config.json'

sbatch launch.slurm

# DeepSpeed는 단일 프로세스만 사용하더라도 분산 환경을 필요로 합니다.
# 이 코드로 분산 환경을 모방합니다.
import os

os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost"
os.environ["MASTER_PORT"] = "9994"  # RuntimeError: Address already in use 오류 발생 시 수정
os.environ["RANK"] = "0"
os.environ["LOCAL_RANK"] = "0"
os.environ["WORLD_SIZE"] = "1"

# 이제 평소와 같이 진행하되, DeepSpeed 설정 파일을 전달합니다.
training_args = TrainingArguments(..., deepspeed="ds_config_zero3.json")
trainer = Trainer(...)
trainer.train()

%%bash
cat <<'EOT' > ds_config_zero3.json
{
    "fp16": {
        "enabled": "auto",
        "loss_scale": 0,
        "loss_scale_window": 1000,
        "initial_scale_power": 16,
        "hysteresis": 2,
        "min_loss_scale": 1
    },

    "optimizer": {
        "type": "AdamW",
        "params": {
            "lr": "auto",
            "betas": "auto",
            "eps": "auto",
            "weight_decay": "auto"
        }
    },

    "scheduler": {
        "type": "WarmupLR",
        "params": {
            "warmup_min_lr": "auto",
            "warmup_max_lr": "auto",
            "warmup_num_steps": "auto"
        }
    },

    "zero_optimization": {
        "stage": 3,
        "offload_optimizer": {
            "device": "cpu",
            "pin_memory": true
        },
        "offload_param": {
            "device": "cpu",
            "pin_memory": true
        },
        "overlap_comm": true,
        "contiguous_gradients": true,
        "sub_group_size": 1e9,
        "reduce_bucket_size": "auto",
        "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
        "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
        "stage3_max_live_parameters": 1e9,
        "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
        "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
    },

    "gradient_accumulation_steps": "auto",
    "gradient_clipping": "auto",
    "steps_per_print": 2000,
    "train_batch_size": "auto",
    "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
    "wall_clock_breakdown": false
}
EOT

!git clone https://github.com/huggingface/transformers
!cd transformers; deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py ...

%%bash

git clone https://github.com/huggingface/transformers
cd transformers
deepspeed examples/pytorch/translation/run_translation.py ...

deepspeed --num_gpus=2 your_program.py <normal cl args> --do_eval --deepspeed ds_config.json

#!/usr/bin/env python

# 이 스크립트는 단일 GPU에 모델을 맞출 수 없을 때 추론 모드에서 Deepspeed ZeRO를 사용하는 방법을 보여줍니다.
#
# 1. CPU 오프로드와 함께 1개의 GPU 사용
# 2. 또는 여러 GPU 사용
#
# 먼저 deepspeed를 설치해야 합니다: pip install deepspeed
#
# 여기서는 약 15GB의 GPU RAM이 필요한 3B "bigscience/T0_3B" 모델을 사용합니다 - 따라서 1개의 큰 GPU나 2개의
# 작은 GPU로 처리할 수 있습니다. 또는 1개의 작은 GPU와 많은 CPU 메모리로도 가능합니다.
#
# 약 50GB가 필요한 "bigscience/T0"와 같은 더 큰 모델을 사용하려면, 80GB GPU가 없는 한
# 2-4개의 GPU가 필요할 것입니다. 그리고 여러 입력을 한 번에 처리하고 싶다면
# 스크립트를 수정하여 더 많은 GPU를 처리할 수 있습니다.
#
# 제공된 deepspeed 설정은 CPU 메모리 오프로딩도 활성화하므로, 사용 가능한 CPU 메모리가 많고
# 속도 저하를 감수할 수 있다면 일반적으로 단일 GPU에 맞지 않는 모델을 로드할 수 있을 것입니다.
# GPU 메모리가 충분하다면 CPU로의 오프로드를 원하지 않을 때 프로그램이 더 빠르게 실행될 것입니다 - 그럴 때는 해당 섹션을 비활성화하세요.
#
# 1개의 GPU에 배포하려면:
#
# deepspeed --num_gpus 1 t0.py
# 또는:
# python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=1 t0.py
#
# 2개의 GPU에 배포하려면:
#
# deepspeed --num_gpus 2 t0.py
# 또는:
# python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=2 t0.py

from transformers import AutoTokenizer, AutoConfig, AutoModelForSeq2SeqLM
from transformers.integrations import HfDeepSpeedConfig
import deepspeed
import os
import torch

os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"  # 토크나이저의 병렬 처리에 관한 경고를 피하기 위함입니다.

# 분산 환경 설정
local_rank = int(os.getenv("LOCAL_RANK", "0"))
world_size = int(os.getenv("WORLD_SIZE", "1"))
torch.cuda.set_device(local_rank)
deepspeed.init_distributed()

model_name = "bigscience/T0_3B"

config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)
model_hidden_size = config.d_model

# 배치 크기는 world_size로 나누어 떨어져야 하지만, world_size보다 클 수 있습니다
train_batch_size = 1 * world_size

# ds_config 참고사항
#
# - Ampere 이상의 GPU를 사용하는 경우 bf16을 활성화하세요 - 이는 혼합 정밀도로 실행되어
# 더 빠를 것입니다.
#
# - 오래된 GPU의 경우 fp16을 활성화할 수 있지만, bf16으로 사전 훈련되지 않은 모델에서만 작동합니다 - 예를 들어
# 모든 공식 t5 모델은 bf16으로 사전 훈련되었습니다
#
# - CPU 오프로드를 원하지 않는다면 offload_param.device를 "none"으로 설정하거나 `offload_param` 섹션을
# 완전히 제거하세요
#
# - `offload_param`을 사용하는 경우, stage3_param_persistence_threshold를 수동으로 미세 조정하여
# 어떤 매개변수가 GPU에 남아있어야 하는지 제어할 수 있습니다 - 값이 클수록 오프로드 크기가 작아집니다
#
# Deepspeed 설정에 대한 자세한 정보는 다음을 참조하세요
# https://huggingface.co./docs/transformers/main/main_classes/deepspeed

# 일관성을 위해 json과 동일한 형식을 유지하되, true/false에는 소문자를 사용합니다
# fmt: off
ds_config = {
    "fp16": {
        "enabled": False
    },
    "bf16": {
        "enabled": False
    },
    "zero_optimization": {
        "stage": 3,
        "offload_param": {
            "device": "cpu",
            "pin_memory": True
        },
        "overlap_comm": True,
        "contiguous_gradients": True,
        "reduce_bucket_size": model_hidden_size * model_hidden_size,
        "stage3_prefetch_bucket_size": 0.9 * model_hidden_size * model_hidden_size,
        "stage3_param_persistence_threshold": 10 * model_hidden_size
    },
    "steps_per_print": 2000,
    "train_batch_size": train_batch_size,
    "train_micro_batch_size_per_gpu": 1,
    "wall_clock_breakdown": False
}
# fmt: on

# 다음 줄은 모델의 `from_pretrained` 메소드가 호출될 때
# deepspeed.zero.Init를 사용하여 모델을 여러 GPU에 직접 분할하도록 transformers에 지시합니다.
#
# **이는 AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)로 모델을 로드하기 전에 실행되어야 합니다**
#
# 그렇지 않으면 모델이 먼저 정상적으로 로드된 후 포워드 시에만 분할되는데, 이는
# 덜 효율적이며 CPU RAM이 부족할 경우 실패할 수 있습니다
dschf = HfDeepSpeedConfig(ds_config)  # 이 객체를 유지하세요

# 이제 모델을 로드할 수 있습니다.
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# Deepspeed ZeRO를 초기화하고 엔진 객체만 저장
ds_engine = deepspeed.initialize(model=model, config_params=ds_config)[0]
ds_engine.module.eval()  # inference

# Deepspeed ZeRO는 각 GPU에서 서로 관련 없는 입력을 처리할 수 있습니다. 따라서 2개의 GPU를 사용하면 한 번에 2개의 입력을 처리할 수 있습니다.
# GPU를 더 많이 사용하는 경우 그에 맞게 조정하세요.

# 물론 처리할 입력이 하나뿐이라면 두 GPU에 동일한 문자열을 전달해야 합니다.
# GPU를 하나만 사용하는 경우에는 rank 0만 갖게 됩니다.
rank = torch.distributed.get_rank()
if rank == 0:
    text_in = "Is this review positive or negative? Review: this is the best cast iron skillet you will ever buy"
elif rank == 1:
    text_in = "Is this review positive or negative? Review: this is the worst restaurant ever"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer.encode(text_in, return_tensors="pt").to(device=local_rank)
with torch.no_grad():
    outputs = ds_engine.module.generate(inputs, synced_gpus=True)
text_out = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"rank{rank}:\n   in={text_in}\n  out={text_out}")

$ deepspeed --num_gpus 2 t0.py
rank0:
   in=Is this review positive or negative? Review: this is the best cast iron skillet you will ever buy
  out=Positive
rank1:
   in=Is this review positive or negative? Review: this is the worst restaurant ever
  out=negative

python -c 'import torch; print(f"torch: {torch.__version__}")'
python -c 'import transformers; print(f"transformers: {transformers.__version__}")'
python -c 'import deepspeed; print(f"deepspeed: {deepspeed.__version__}")'

{
    "fp16": {
        "enabled": "auto",
        "loss_scale": 0,
        "loss_scale_window": 1000,
        "initial_scale_power": 16,
        "hysteresis": 2,
        "min_loss_scale": 1
    }
}

0%|                                                                                                                             | 0/189 [00:00<?, ?it/s]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 262144, reducing to 262144
  1%|▌                                                                                                                    | 1/189 [00:00<01:26,  2.17it/s]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 262144, reducing to 131072.0
  1%|█▏
 [...]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
 14%|████████████████▌                                                                                                   | 27/189 [00:14<01:13,  2.21it/s]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
 15%|█████████████████▏                                                                                                  | 28/189 [00:14<01:13,  2.18it/s]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
 15%|█████████████████▊                                                                                                  | 29/189 [00:15<01:13,  2.18it/s]
 [deepscale] OVERFLOW! Rank 0 Skipping step. Attempted loss scale: 1, reducing to 1
[...]