PyTorch를 사용한 분산 모델 학습

이 튜토리얼에서는 PyTorch Lightning 및 Pytorch XLA를 사용하여 TPU에서 분산 모델을 학습시키는 방법을 보여줍니다.

목표

  • Cloud TPU 만들기
  • PyTorch Lightning 설치
  • 분산 저장소 클론
  • Imagenette 데이터 세트 준비
  • 학습 스크립트 실행

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

  • Compute Engine
  • Cloud TPU

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

이 튜토리얼을 시작하기 전에 Google Cloud 프로젝트가 올바르게 설정되었는지 확인하세요.

  1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신��� 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

    6. 이 둘러보기에서는 비용이 청구될 수 있는 Google Cloud 구성요소를 사용합니다. 예상 비용은 Cloud TPU 가격 책정 페이지에서 확인하세요. 리소스 사용을 마쳤으면 불필요한 비용이 청구되지 않도록 생성한 리소스를 삭제하세요.

Cloud TPU 만들기

이 안내는 단일 호스트 및 멀티 호스트 TPU 모두에 적용됩니다. 튜토리얼에서는 v4-128을 사용하지만 모든 가속기 크기에서 유사하게 작동합니다.

명령어를 더 쉽게 사용할 수 있도록 몇 가지 환경 변수를 설정합니다.

export ZONE=us-central2-b
export PROJECT_ID=your-project-id
export ACCELERATOR_TYPE=v4-128
export RUNTIME_VERSION=tpu-ubuntu2204-base
export TPU_NAME=your_tpu_name

Cloud TPU를 만듭니다. 

gcloud compute tpus tpu-vm create ${TPU_NAME} \
--zone=${ZONE} \
--accelerator-type=${ACCELERATOR_TYPE} \
--version=${RUNTIME_VERSION} \
--subnetwork=tpusubnet

필수 소프트웨어 설치

  1. PyTorch/XLA 최신 출시 버전 v2.2.0과 함께 필수 패키지를 설치합니다.

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
--zone=us-central2-b \
--worker=all \
--command="sudo apt-get update -y && sudo apt-get install libgl1 -y
git clone https://github.com/pytorch-tpu/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
pip install -e .
pip install https://github.com/Lightning-AI/lightning/archive/refs/heads/master.zip -U
pip install clip
pip install torch~=2.2.0 torch_xla[tpu]~=2.2.0 torchvision -f https://storage.googleapis.com/libtpu-releases/index.html"

  2. torch 2.2 이상과 호환되도록 소스 파일을 수정합니다.

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
--zone=us-central2-b \
--worker=all \
--command="cd ~/stable-diffusion/
sed -i \'s/from torch._six import string_classes/string_classes = (str, bytes)/g\' src/taming-transformers/taming/data/utils.py
sed -i \'s/trainer_kwargs\\[\"callbacks\"\\]/# trainer_kwargs\\[\"callbacks\"\\]/g\' main_tpu.py"

  3. Imagenette(Imagenet 데이터 세트의 더 작은 버전)를 다운로드하고 적절한 디렉터리로 이동합니다. 

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
--zone us-central2-b \
--worker=all \
--command="wget -nv https://s3.amazonaws.com/fast-ai-imageclas/imagenette2.tgz
tar -xf  imagenette2.tgz
mkdir -p ~/.cache/autoencoders/data/ILSVRC2012_train/data
mkdir -p ~/.cache/autoencoders/data/ILSVRC2012_validation/data
mv imagenette2/train/*  ~/.cache/autoencoders/data/ILSVRC2012_train/data
mv imagenette2/val/* ~/.cache/autoencoders/data/ILSVRC2012_validation/data"

  4. 1단계 사전 학습된 모델을 다운로드합니다.

    gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
--zone us-central2-b \
--worker=all \
--command="cd ~/stable-diffusion/
wget -nv -O models/first_stage_models/vq-f8/model.zip https://ommer-lab.com/files/latent-diffusion/vq-f8.zip
cd  models/first_stage_models/vq-f8/
unzip -o model.zip"

모델 학습

다음 명령어를 사용하여 학습을 실행합니다.

gcloud compute tpus tpu-vm ssh ${TPU_NAME} \
--zone us-central2-b \
--worker=all \
--command="python3 stable-diffusion/main_tpu.py --train --no-test --base=stable-diffusion/configs/latent-diffusion/cin-ldm-vq-f8-ss.yaml -- data.params.batch_size=32 lightning.trainer.max_epochs=5 model.params.first_stage_config.params.ckpt_path=stable-diffusion/models/first_stage_models/vq-f8/model.ckpt lightning.trainer.enable_checkpointing=False lightning.strategy.sync_module_states=False"

삭제

만든 리소스를 사용한 후에는 계정에 불필요한 비용이 청구되지 않도록 삭제를 수행하세요.

Google Cloud CLI를 사용하여 Cloud TPU 리소스를 삭제합니다.

  $  gcloud compute tpus delete diffusion-tutorial --zone=us-central2-b

다음 단계

PyTorch Colab 사용: