社区中有两个流行的 零冗余优化器 (Zero Redundancy Optimizer，ZeRO) 算法实现，一个来自 DeepSpeed ，另一个来自 PyTorch 。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来，以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一。

本文重点介绍了 Accelerate 对外暴露的这两个后端之间的差异。为了让用户能够在这两个后端之间无缝切换，我们在 Accelerate 中合并了 一个精度相关的 PR 及 一个新的概念指南 。

• 零冗余优化器 (Zero Redundancy Optimizer，ZeRO) https://arxiv.org/abs/1910.02054
• DeepSpeed https://github.com/microsoft/DeepSpeed
• PyTorch https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html
• Accelerate https://hf.co/docs/accelerate/en/index
• 一个精度相关的 PR https://github.com/huggingface/accelerate/issues/2624
• 一个新的概念指南 https://hf.co/docs/accelerate/concept_guides/fsdp_and_deepspeed

FSDP 和 DeepSpeed 可以互换吗？

最近，我们尝试分别使用 DeepSpeed 和 PyTorch FSDP 进行训练，发现两者表现有所不同。我们使用的是 Mistral-7B 基础模型，并以半精度 (bfloat16) 加载。可以看到 DeepSpeed (蓝色) 损失函数收敛良好，但 FSDP (橙色) 损失函数没有收敛，如图 1 所示。

我们猜想可能需要根据 GPU 数量对学习率进行缩放，且由于我们使用了 4 个 GPU，于是我们将学习率提高了 4 倍。然后，损失表现如图 2 所示。

看起来，通过按 GPU 数量缩放 FSDP 学习率，已经达到了预期！然而，当我们在不进行缩放的情况下尝试其他学习率 (1e-5) 时，我们却又观察到这两个框架的损失和梯度范数特征又是趋近一致的，如图 3 所示。

精度很重要

在 DeepSpeed 代码库的 DeepSpeedZeroOptimizer_Stage3 (顾名思义，处理第 3 阶段优化器分片) 实现代码中，我们注意到 trainable_param_groups (可训参数组) 被传入一个内部函数 _setup_for_real_optimizer，该函数会调用另一个名为 _create_fp32_partitions 的函数。正如其名称中的 fp32 所示，DeepSpeed 内部执行了精度上转，并在设计上始终将主权重保持为 fp32 精度。而上转至全精度意味着：同一个学习率，上转后的优化器可以收敛，而原始低精度下的优化器则可能不会收敛。前述现象就是这种精度差异的产物。

在 FSDP 中，在把模型和优化器参数分片到各 GPU 上之前，这些参数首先会被“展平”为一维张量。FSDP 和 DeepSpeed 对这些“展平”参数使用了不同的 dtype，这会影响 PyTorch 优化器的表现。表 1 概述了两个框架各自的处理流程，“本地？”列说明了当前步骤是否是由各 GPU 本地执行的，如果是这样的话，那么上转的内存开销就可以分摊到各个 GPU。

表 1：FSDP 与 DeepSpeed 混合精度处理异同

• fsdp.MixedPrecision https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html#torch.distributed.fsdp.MixedPrecision

几个要点：

• 正如 🤗 Accelerate 上的 这一问题 所述，混合精度训练的经验法则是将可训参数精度保持为 float32。
• 当在大量 GPU 上进行分片时，上转 (如 DeepSpeed 中所做的那样) 对内存消耗的影响可能可以忽略不计。然而，当在少量 GPU 上使用 DeepSpeed 时，内存消耗会显著增加，高达 2 倍。
• FSDP 的 PyTorch 原生实现不会强制上转，其支持用户以低精度操作 PyTorch 优化器，因此相比 DeepSpeed 提供了更大的灵活性。

• 这一问题 https://github.com/huggingface/accelerate/issues/2624#issuecomment-2058402753

在 🤗 Accelerate 中对齐 DeepSpeed 和 FSDP 的行为

为了在🤗 Accelerate 中更好地对齐 DeepSpeed 和 FSDP 的行为，我们可以在启用混合精度时自动对 FSDP 执行上转。我们为此做了一个 PR，该 PR 现已包含在 0.30.0 版本 中了。

• 0.30.0 版本 https://github.com/huggingface/accelerate/releases/tag/v0.30.0

有了这个 PR，FSDP 就能以两种模式运行：

• 与 DeepSpeed 一致的 混合精度模式
• 针对内存受限场景的低精度模式，如图 4 所示。

表 2 总结了两种新的 FSDP 模式，并与 DeepSpeed 进行了比较。

表 2：两种新 FSDP 模式总结及与 DeepSpeed 的对比

吞吐量测试结果

我们使用 IBM Granite 7B 模型 (其架构为 Meta Llama2) 进行吞吐量比较。我们比较了模型的浮点算力利用率 (Model Flops Utilization，MFU) 和每 GPU 每秒词元数这两个指标，并针对 FSDP (完全分片) 和 DeepSpeed (ZeRO3) 两个场景进行了测量。

• IBM Granite 7B https://hf.co/ibm-granite/granite-7b-base

如上文，我们使用 4 张 A100 GPU，超参如下：

• batch size 为 8
• 模型加载为 torch.bfloat16
• 使用 torch.bfloat16 混合精度

表 3 表明 FSDP 和 DeepSpeed 的表现类似，这与我们的预期相符。

随着大规模对齐技术 (如 InstructLab 及 GLAN ) 的流行，我们计划对结合各种提高吞吐量的方法 (如，序列组装 + 4D 掩码、torch.compile、选择性 checkpointing) 进行全面的吞吐量对比基准测试。

• InstructLab https://github.com/instructlab
• GLAN https://arxiv.org/abs/2402.13064

表 3：四张 A100 GPU 上 FSDP 和 DeepSpeed 之间的大致吞吐量比较。

最后的话

我们提供了新的 概念指南 以帮助用户在两个框架之间迁移。该指南可以帮助用户厘清以下问题：

• 如何实现等效的分片策略？
• 如何进行高效的模型加载？
• FSDP 和 DeepSpeed 中如何管理权重预取？
• 与 DeepSpeed 对等的 FSDP 封装是什么？

我们在 🤗 Accelerate 中考虑了配置这些框架的各种方式:

• 使用 accelerate launch 从命令行配置
• 从🤗 Accelerate 提供给 DeepSpeed https://hf.co/docs/accelerate/main/en/package_reference/deepspeed 和 FSDP https://hf.co/docs/accelerate/main/en/package_reference/fsdp 的各种 Plugin 类中配置

🤗 Accelerate 使得在 FSDP 和 DeepSpeed 之间切换非常丝滑，大部分工作都只涉及更改 Accelerate 配置文件 (有关这方面的说明，请参阅新的概念指南) 。

除了配置变更之外，还有一些如检查点处理方式的差异等，我们一并在指南中进行了说明。

本文中的所有实验都可以使用 原始 🤗 Accelerate 问题 中的代码重现。

• 概念指南 https://hf.co/docs/accelerate/v0.31.0/en/concept_guides/fsdp_and_deepspeed
• 原始 🤗 Accelerate 问题 https://github.com/huggingface/accelerate/issues/2624

我们计划后续在更大规模 GPU 上进行吞吐量比较，并对各种不同技术进行比较，以在保持模型质量的前提下更好地利用更多的 GPU 进行微调和对齐。

致谢

本工作凝聚了来自多个组织的多个团队的共同努力。始于 IBM 研究中心，特别是发现该问题的 Aldo Pareja 和发现精度差距并解决该问题的 Fabian Lim。Zach Mueller 和 Stas Bekman 在提供反馈和修复 accelerate 的问题上表现出色。Meta PyTorch 团队的 Less Wright 对有关 FSDP 参数的问题非常有帮助。最后，我们还要感谢  DeepSpeed  团队对本文提供的反馈。

• Stas Bekman https://github.com/stas00
• DeepSpeed https://www.deepspeed.ai/

英文原文: https://hf.co/blog/deepspeed-to-fsdp-and-back

原文作者: Yu Chin Fabian, aldo pareja, Zachary Mueller, Stas Bekman

译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。