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안녕하세요, 신민규님. 모델의 학습된 매개변수만 저장하는 방법에 대해 알려드리겠습니다.
문제 이해 및 해결 방법
PyTorch 버전 2.4에서 FSDP의 checkpoint save/load API가 변경되었습니다. 이전 버전의 코드를 사용할 수 없게 되었으며, 현재는 모델의 상태와 옵티마이저의 상태를 동시에 저장해야 합니다. 그러나 ADAM 계열의 옵티마이저는 용량이 매우 크기 때문에, 학습이 끝난 뒤 모델의 상태만 저장하고 싶습니다.
해결 방법
모델의 상태만 저장하기
모델의 상태만 저장하기 위해서는 torch.save(model.state_dict(), PATH)를 사용합니다. 이 방법은 모델의 학습된 매개변수만 저장하므로 용량이 적습니다.
옵티마이저의 상태 저장하기
옵티마이저의 상태를 저장하기 위해서는 torch.save(optimizer.state_dict(), PATH)를 사용합니다. 이 방법은 옵티마이저의 매개변수와 버퍼를 저장하므로 용량이 더 큽니다.
예제 코드
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 모델 생성
model = Net()
# 옵티마이저 생성
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 학습이 끝난 후 모델의 상태만 저장하기
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 옵티마이저의 상태를 저장하기 (선택 사항)
torch.save(optimizer.state_dict(), 'optimizer.pth')
설명
모델의 상태만 저장하기
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
이 코드는 모델의 학습된 매개변수만 저장합니다. 모델의 상태를 저장하기 위해 model.state_dict()를 사용하고, 저장된 상태를 파일로 저장합니다.
아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! FSDP에서 모델 상태만 저장하는 방법에 대해 질문해주셔서 감사합니다. 질문 내용을 정리해보면, PyTorch 2.4 버전에서 FSDP의 체크포인트 저장/로드 API가 변경되어 이전 버전의 코드를 더 이상 사용할 수 없게 되었고, 현재는 모델 상태와 옵티마이저 상태를 함께 저장해야 하는데 모델 상태만 따로 저장하는 방법이 있는지 알고 싶으시다는 내용으로 이해했습니다.
PyTorch 2.4 버전에서는 FSDP의 체크포인트 저장/로드 API가 변경되어 save_state_dict 및 load_state_dict 메서드를 사용하도록 권장하고 있습니다. 이를 통해 모델 상태와 옵티마이저 상태를 함께 저장하고 로드할 수 있습니다.
하지만 질문하신 대로 모델 상태만 따로 저장하고 싶다면 다음과 같이 할 수 있습니다:
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
from torch.distributed.fsdp import StateDictType
model_state_dict = fsdp_model._get_state_dict(state_dict_type=StateDictType.FULL_STATE_DICT)
if global_rank == 0:
torch.save(model_state_dict, 'model_state.pth')
위 코드에서는 _get_state_dict 메서드를 사용하여 모델 상태만 추출하고 있습니다. state_dict_type 인자로 StateDictType.FULL_STATE_DICT를 지정하면 전체 모델 상태를 가져올 수 있습니다. 그리고 global_rank == 0인 경우에만 파일로 저장하도록 하였습니다.
이렇게 저장한 모델 상태는 다음과 같이 로드할 수 있습니다:
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model_state_dict = torch.load('model_state.pth')
fsdp_model._load_state_dict(model_state_dict, strict=False)
_load_state_dict 메서드를 사용하여 저장된 모델 상태를 로드하면 됩니다. strict=False로 설정하면 일부 키가 없더라도 오류 없이 무시하고 로드할 수 있습니다.
좀 더 자세한 내용은 PyTorch 튜토리얼의 체크포인트 관련 문서를 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다.
위의 방법은 torch.load와 torch.save를 사용하여 모델 상태를 직접 저장 및 복원합니다. 이는 대규모 모델을 처리할 때 메모리 문제를 일으킬 수 있습니다. 대규모 모델의 경우, torch.distributed.checkpoint를 사용하여 모델 상태를 분할하여 저장하고 복원하는 것이 좋습니다.
제가 제공한 정보가 도움이 되셨기를 바랍니다. 만약 제가 질문을 잘못 이해했다면 알려주시기 바랍니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! PyTorch 2.4 버전에서 FSDP를 사용하여 모델 상태만 저장하는 방법에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 새로운 버전의 API 변경으로 인해 기존 코드를 사용할 수 없게 되어 불편하셨을 것 같습니다.
질문을 요약하자면, PyTorch 2.4에서 FSDP를 사용하여 모델 상태만 저장하고 싶으신데, 특히 ADAM 계열의 옵티마이저 상태를 제외하고 모델 상태만 저장하는 방법을 알고 싶으신 것 같습니다.
PyTorch 2.4에서는 torch.distributed.checkpoint 모듈을 사용하여 체크포인트를 저장하고 로드할 수 있습니다. 모델 상태만 저장하려면 torch.distributed.checkpoint 모듈을 사용하여 모델의 state_dict만 저장하면 됩니다. 다음은 예제 코드입니다:
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
from torch.distributed.checkpoint import save_state_dict
# 모델과 FSDP 초기화
model = MyModel()
fsdp_model = FSDP(model)
# FSDP 모델의 state_dict 저장
state_dict = fsdp_model.state_dict()
# 모델 상태 저장
if dist.get_rank() == 0:
torch.save(state_dict, 'model_state.pth')
위 코드에서는 fsdp_model.state_dict()를 사용하여 모델의 상태를 가져오고, 이를 torch.save를 사용하여 파일에 저장합니다. 이때, dist.get_rank() == 0 조건을 사용하여 rank 0 프로세스에서만 저장하도록 합니다.
추가로, PyTorch 공식 튜토리얼에서 더 많은 정보를 확인하실 수 있습니다. 다음 링크를 참고해 주세요:
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