.venv/transformers/docs/source/zh/fsdp.md

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# 完全分片数据并行

[完全分片数据并行（FSDP）](https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-fully-sharded-data-parallel-api/)是一种数据并行方法，
它将模型的参数、梯度和优化器状态在可用 GPU（也称为 Worker 或 *rank*）的数量上进行分片。
与[分布式数据并行（DDP）](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.parallel.DistributedDataParallel.html)不同，
FSDP 减少了内存使用量，因为模型在每个 GPU 上都被复制了一次。这就提高了 GPU 内存效率，
使您能够用较少的 GPU 训练更大的模型。FSDP 已经集成到 Accelerate 中，
这是一个用于在分布式环境中轻松管理训练的库，这意味着可以从 [`Trainer`] 类中调用这个库。

在开始之前，请确保已安装 Accelerate，并且至少使用 PyTorch 2.1.0 或更高版本。

```bash
pip install accelerate
```

## FSDP 配置

首先，运行 [`accelerate config`](https://huggingface.co/docs/accelerate/package_reference/cli#accelerate-config)
命令为您的训练环境创建一个配置文件。Accelerate 使用此配置文件根据您在 `accelerate config`
中选择的训练选项来自动搭建正确的训练环境。

```bash
accelerate config
```

运行 `accelerate config` 时，您将被提示一系列选项来配置训练环境。
本节涵盖了一些最重要的 FSDP 选项。要了解有关其他可用的 FSDP 选项的更多信息，
请查阅 [fsdp_config](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments.fsdp_config) 参数。

### 分片策略

FSDP 提供了多种可选择的分片策略：

- `FULL_SHARD` - 将模型参数、梯度和优化器状态跨 Worker 进行分片；为此选项选择 `1`
- `SHARD_GRAD_OP`- 将梯度和优化器状态跨 Worker 进行分片；为此选项选择 `2`
- `NO_SHARD` - 不分片任何内容（这等同于 DDP）；为此选项选择 `3`
- `HYBRID_SHARD` - 在每个 Worker 中分片模型参数、梯度和优化器状态，其中每个 Worker 也有完整副本；为此选项选择 `4`
- `HYBRID_SHARD_ZERO2` - 在每个 Worker 中分片梯度和优化器状态，其中每个 Worker 也有完整副本；为此选项选择 `5`

这由 `fsdp_sharding_strategy` 标志启用。

### CPU 卸载

当参数和梯度在不使用时可以卸载到 CPU 上，以节省更多 GPU 内存并帮助您适应即使 FSDP 也不足以容纳大型模型的情况。
在运行 `accelerate config` 时，通过设置 `fsdp_offload_params: true` 来启用此功能。

### 包装策略

FSDP 是通过包装网络中的每个层来应用的。通常，包装是以嵌套方式应用的，其中完整的权重在每次前向传递后被丢弃，
以便在下一层使用内存。**自动包装**策略是实现这一点的最简单方法，您不需要更改任何代码。
您应该选择 `fsdp_auto_wrap_policy: TRANSFORMER_BASED_WRAP` 来包装一个 Transformer 层，
并且 `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap` 来指定要包装的层（例如 `BertLayer`）。

否则，您可以选择基于大小的包装策略，其中如果一层的参数超过一定数量，则应用 FSDP。通过设置
`fsdp_wrap_policy: SIZE_BASED_WRAP` 和 `min_num_param` 来启用此功能，将参数设置为所需的大小阈值。

### 检查点

应该使用 `fsdp_state_dict_type: SHARDED_STATE_DICT` 来保存中间检查点，
因为在排名 0 上保存完整状态字典需要很长时间，通常会导致 `NCCL Timeout` 错误，因为在广播过程中会无限期挂起。
您可以使用 [`~accelerate.Accelerator.load_state`] 方法加载分片状态字典以恢复训练。

```py
# 包含检查点的目录
accelerator.load_state("ckpt")
```

然而，当训练结束时，您希望保存完整状态字典，因为分片状态字典仅与 FSDP 兼容。

```py
if trainer.is_fsdp_enabled:
    trainer.accelerator.state.fsdp_plugin.set_state_dict_type("FULL_STATE_DICT")

trainer.save_model(script_args.output_dir)
```

### TPU

[PyTorch XLA](https://pytorch.org/xla/release/2.1/index.html) 支持用于 TPUs 的 FSDP 训练，
可以通过修改由 `accelerate config` 生成的 FSDP 配置文件来启用。除了上面指定的分片策略和包装选项外，
您还可以将以下参数添加到文件中。

```yaml
xla: True # 必须设置为 True 以启用 PyTorch/XLA
xla_fsdp_settings: # XLA 特定的 FSDP 参数
xla_fsdp_grad_ckpt: True # 使用梯度检查点
```

[`xla_fsdp_settings`](https://github.com/pytorch/xla/blob/2e6e183e0724818f137c8135b34ef273dea33318/torch_xla/distributed/fsdp/xla_fully_sharded_data_parallel.py#L128)
允许您配置用于 FSDP 的额外 XLA 特定参数。

## 启动训练

FSDP 配置文件示例如下所示：

```yaml
compute_environment: LOCAL_MACHINE
debug: false
distributed_type: FSDP
downcast_bf16: "no"
fsdp_config:
  fsdp_auto_wrap_policy: TRANSFORMER_BASED_WRAP
  fsdp_backward_prefetch_policy: BACKWARD_PRE
  fsdp_cpu_ram_efficient_loading: true
  fsdp_forward_prefetch: false
  fsdp_offload_params: true
  fsdp_sharding_strategy: 1
  fsdp_state_dict_type: SHARDED_STATE_DICT
  fsdp_sync_module_states: true
  fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: BertLayer
  fsdp_use_orig_params: true
machine_rank: 0
main_training_function: main
mixed_precision: bf16
num_machines: 1
num_processes: 2
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_env: []
tpu_use_cluster: false
tpu_use_sudo: false
use_cpu: false
```

要启动训练，请运行 [`accelerate launch`](https://huggingface.co/docs/accelerate/package_reference/cli#accelerate-launch)
命令，它将自动使用您之前使用 `accelerate config` 创建的配置文件。

```bash
accelerate launch my-trainer-script.py
```

```bash
accelerate launch --fsdp="full shard" --fsdp_config="path/to/fsdp_config/ my-trainer-script.py
```

## 下一步

FSDP 在大规模模型训练方面是一个强大的工具，您可以使用多个 GPU 或 TPU。
通过分片模型参数、优化器和梯度状态，甚至在它们不活动时将其卸载到 CPU 上，
FSDP 可以减少大规模训练的高成本。如果您希望了解更多信息，下面的内容可能会有所帮助：

- 深入参考 Accelerate 指南，了解有关
  [FSDP](https://huggingface.co/docs/accelerate/usage_guides/fsdp)的更多信息。
- 阅读[介绍 PyTorch 完全分片数据并行（FSDP）API](https://pytorch.org/blog/introducing-pytorch-fully-sharded-data-parallel-api/) 博文。
- 阅读[使用 FSDP 在云 TPU 上扩展 PyTorch 模型](https://pytorch.org/blog/scaling-pytorch-models-on-cloud-tpus-with-fsdp/)博文。