训练BERT，我只花了一半的时间

相信很多人都知道Hugging Face，也都用过它的Transformers预训练语言模型，但你们有没有觉得它训练的有点太慢了呢？

这时候，字节第二快的男人要站出来了（第一快是我mentor），手把手教你怎么让训练时间缩短一半。

训练BERT

首先我们要安装Transformers库，这很简单：

pip install transformers

然后我们直接把官方的例子拷贝下来，这里我们用的是GLUE任务，地址是​​https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py​​​。因为代码太长了，这里就不放了，拷贝下来后文件名是​​run_glue.py​​。

接着我们就可以直接运行这个代码了，我们采用mrpc数据集，开启FP16训练，命令如下：

python run_glue.py \
  --model_name_or_path bert-base-cased \
  --task_name mrpc \
  --do_train \
  --do_eval \
  --max_seq_length 128 \
  --per_device_train_batch_size 32 \
  --num_train_epochs 3 \
  --output_dir /tmp/mrpc/ \
  --overwrite_output_dir \
  --fp16

我这里是单卡训练的，训练完后输出如下：

***** train metrics *****
  epoch                    =        3.0
  train_loss               =     0.3921
  train_runtime            = 0:00:45.06
  train_samples            =       3668
  train_samples_per_second =    244.166
  train_steps_per_second   =      7.655

可以看出，训练总共耗时「45秒」，是不是有点等不及了呢？

加速训练

首先我们需要安装训练加速库，这里我们用到的是LightSeq，项目地址是​​https://github.com/bytedance/lightseq​​​。不过我们还是直接​​pip​​安装：

pip install lightseq

然后我们需要做的就是将Hugging Face的BERT替换成LightSeq的BERT，代码如下，放在文件​​replace_module.py​​中。

from lightseq.training.ops.pytorch.transformer_encoder_layer import (
    LSTransformerEncoderLayer,
)

class LSHFTransformerEncoderLayer(LSTransformerEncoderLayer):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(LSHFTransformerEncoderLayer, self).__init__(*args, **kwargs)

    def forward(self, hidden_states, encoder_padding_mask, *args, **kwargs):
        encoder_padding_mask /= -10000.0
        output = super().forward(hidden_states, encoder_padding_mask)
        return (output, None, None, None)

def gen_ls_bert_config(training_args, config):
    bert_config = LSTransformerEncoderLayer.get_config(
        max_batch_tokens=4096,
        max_seq_len=config.max_position_embeddings,
        hidden_size=config.hidden_size,
        intermediate_size=config.intermediate_size,
        nhead=config.num_attention_heads,
        attn_prob_dropout_ratio=config.attention_probs_dropout_prob,
        activation_dropout_ratio=0.1,
        hidden_dropout_ratio=config.hidden_dropout_prob,
        pre_layer_norm=False,
        fp16=training_args.fp16,
        local_rank=training_args.local_rank,
    )
    return bert_config

def inject_ls_enc_layer(model, training_args, config):
    for i in range(config.num_hidden_layers):
        bert_config = gen_ls_bert_config(training_args, config)
        model.bert.encoder.layer[i] = LSHFTransformerEncoderLayer(bert_config)

这里​​LSHFTransformerEncoderLayer​​​是继承的LightSeq中的​​LSTransformerEncoderLayer​​​类，然后重写了​​forward​​​函数。原因是Hugging Face的输入格式和LightSeq略有不同，需要在​​forward​​之前转换一下。

​​gen_ls_bert_config​​函数是用来定义LightSeq的encoder参数配置，这里直接从Hugging Face的主函数入口获取即可。

​​inject_ls_enc_layer​​​函数就是用来替换BERT中的每一层encoder的，首先定义每一层的参数配置，然后用​​LSHFTransformerEncoderLayer​​类去替换原始的encoder层即可。

然后我们打开​​run_glue.py​​​，在头文件处加上​​inject_ls_enc_layer​​的引用：

from replace_module import inject_ls_enc_layer

最后在定义完model后，将model中的encoder替换即可，利用上面引用的替换函数：

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_args.model_name_or_path,
    from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
    config=config,
    cache_dir=model_args.cache_dir,
    revision=model_args.model_revision,
    use_auth_token=True if model_args.use_auth_token else None,
)

# 在model定义后立刻替换
inject_ls_enc_layer(model, training_args, config)

我们重新运行上一次运行的命令：

python run_glue.py \
  --model_name_or_path bert-base-cased \
  --task_name mrpc \
  --do_train \
  --do_eval \
  --max_seq_length 128 \
  --per_device_train_batch_size 32 \
  --num_train_epochs 3 \
  --output_dir /tmp/mrpc/ \
  --overwrite_output_dir \
  --fp16

最终输出如下：

***** train metrics *****
  epoch                    =        3.0
  train_loss               =     0.6077
  train_runtime            = 0:00:25.08
  train_samples            =       3668
  train_samples_per_second =    438.603
  train_steps_per_second   =     13.751

这次运行时间只有「25秒」！不愧是字节最快的男人。

加载预训练参数

有眼尖的小伙伴可能发现了，上面加速后效果变差了呀。没错，因为新建了encoder类之后，参数都是随机初始化的了，所以要重新加载一下预训练参数。

LightSeq的encoder类初始化的时候提供了预训练参数初始化的选项，我们只需要将预训练参数从Hugging Face的BERT中提取出来即可：

def get_hf_bert_enc_layer_params(layer):
    init_ws = []
    init_bs = []

    init_ws.append(layer.attention.self.query.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.attention.self.query.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.attention.self.key.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.attention.self.key.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.attention.self.value.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.attention.self.value.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.attention.output.dense.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.attention.output.dense.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.attention.output.LayerNorm.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.attention.output.LayerNorm.bias.detach().clone())

    init_ws.append(layer.intermediate.dense.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.intermediate.dense.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.output.dense.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.output.dense.bias.detach().clone())
    init_ws.append(layer.output.LayerNorm.weight.detach().clone())
    init_bs.append(layer.output.LayerNorm.bias.detach().clone())

    return init_ws, init_bs

注意参数在列表中的顺序不能错了，然后将这两个列表加入到​​LSHFTransformerEncoderLayer​​类的初始化参数中去：

def inject_ls_enc_layer(model, training_args, config):
    for i in range(config.num_hidden_layers):
        bert_config = gen_ls_bert_config(training_args, config)
        # 提取预训练参数
        init_ws, init_bs = get_hf_bert_enc_layer_params(model.bert.encoder.layer[i])
        # 利用预训练参数进行初始化
        model.bert.encoder.layer[i] = LSHFTransformerEncoderLayer(
            bert_config, init_ws, init_bs
        )

接着运行命令不变，效果就上来啦。

和竞品比如何？

另一款知名的训练加速库DeepSpeed你们可能也听过，那和它比速度怎么样呢？

Hugging Face已经内置了DeepSpeed，可以直接开启。不过它并没有替换掉encoder，所以模型还是用PyTorch写的，速度依然很慢。因此我们需要手动替换一下encoder。

代码和上面类似，也是定义参数配置和encoder类：

from deepspeed.ops.transformer import (
    DeepSpeedTransformerConfig,
    DeepSpeedTransformerLayer
)

def gen_ds_bert_config(training_args, config):
    bert_config = DeepSpeedTransformerConfig(
        batch_size=4096,
        hidden_size=config.hidden_size,
        intermediate_size=config.intermediate_size,
        heads=config.num_attention_heads,
        attn_dropout_ratio=config.attention_probs_dropout_prob,
        hidden_dropout_ratio=config.hidden_dropout_prob,
        num_hidden_layers=config.num_hidden_layers,
        initializer_range=0.02,
        layer_norm_eps=1e-8,
        local_rank=training_args.local_rank,
        fp16=training_args.fp16,
        pre_layer_norm=False,
        huggingface=True,
        training=True
    )
    return bert_config

def inject_ds_enc_layer(model, training_args, config):
    for i in range(config.num_hidden_layers):
        bert_config = gen_ds_bert_config(training_args, config)
        model.bert.encoder.layer[i] = DeepSpeedTransformerLayer(bert_config)

然后在​​run_glue.py​​​里引用​​inject_ds_enc_layer​​替换函数，并对model进行替换：

from replace_module import inject_ds_enc_layer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_args.model_name_or_path,
    from_tf=bool(".ckpt" in model_args.model_name_or_path),
    config=config,
    cache_dir=model_args.cache_dir,
    revision=model_args.model_revision,
    use_auth_token=True if model_args.use_auth_token else None,
)

# 在model定义后立刻替换
inject_ds_enc_layer(model, training_args, config)

最后我们还需要定义一个DeepSpeed需要用到的运行参数配置​​ds_config.json​​：

{
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
      "lr": "auto",
      "betas": [
        0.9,
        0.999
      ],
      "eps": 1e-8,
      "weight_decay": "auto",
      "torch_adam": true
    }
  },
  "scheduler": {
    "type": "WarmupDecayLR",
    "params": {
      "warmup_num_steps": "auto",
      "warmup_min_lr": "auto",
      "warmup_max_lr": "auto",
      "total_num_steps": "auto"
    }
  },
  "gradient_clipping": "auto",
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 7
  }
}

运行命令需要稍稍修改，采用DeepSpeed的启动器：

deepspeed --num_gpus=1 run_glue.py \
  --model_name_or_path bert-base-cased \
  --task_name mrpc \
  --do_train \
  --do_eval \
  --max_seq_length 128 \
  --per_device_train_batch_size 32 \
  --num_train_epochs 3 \
  --output_dir /tmp/mrpc/ \
  --overwrite_output_dir \
  --fp16 \
  --deepspeed ds_config.json

输出结果如下：

***** train metrics *****
  epoch                    =        3.0
  train_loss               =     0.5865
  train_runtime            = 0:00:37.17
  train_samples            =       3668
  train_samples_per_second =    296.032
  train_steps_per_second   =      9.281

发现DeepSpeed用了整整「37秒」才训练完，和LightSeq的「25秒」相比还是有差距的。

总结

最终对比下来，Hugging Face花了「45秒」训练完成，DeepSpeed花了「37秒」，而LightSeq只花了「25秒」。

「项目地址：」

​​bytedance/lightseq​​

「技术原理：」

​​godweiyang：训练加速3倍！字节跳动推出业界首个NLP模型全流程加速引擎​​

「其它使用例子：」

​​godweiyang：只用几行代码，我让模型『训练』加速了3倍以上！​​

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