과거에 BERT나 GPT-2 정도의 모델을 fine-tuning할때, 보통 Trainer도 직접 구현해서 학습을 했었습니다.
최근 LLM(gemma, llama2)를 full-fine-tuning 하고 싶어서 Huggingface의 Trainer를 사용하여 학습 시도 중에 있습니다.
제 GPU는 H100 80GB이고, 모델 gemma-7b를 로드하면 약 30GB를 사용하며 이상태에서 데이터(max_seq_len = 2048)를 Trainer에 넣고 trainer.train()을 실행하면 약 79GB를 사용하여 학습이 진행됩니다.
제가 궁금한 점은 약 50 step정도 후에 CUDA out of memory 에러가 발생하는데, 첫 step에서 메모리 오류가 발생하지 않고 50 step 후에 발생하는 이유가 무엇일까요? 중간에 데이터가 gpu에서 내려오지 않고 쌓이고 있는건가요 ? 혹시 아시는분이 있으면 지식 공유 부탁드립니다. 감사합니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 자연어 처리 작업에 관심이 많으신 것 같아 반갑습니다. 문제 상황에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 질문을 요약해보면, Huggingface의 Trainer를 사용하여 LLM(gemma, llama2) 모델을 full-fine-tuning 하시는 과정에서, 초기에는 문제 없이 학습이 진행되다가 약 50 step 후에 CUDA out of memory 에러가 발생하는 상황에 대한 원인과 해결 방안을 찾고 계신 것으로 이해됩니다.
이 문제는 여러 원인에 의해 발생할 수 있지만, 가장 흔한 원인 중 하나는 GPU 메모리 누수(memory leak) 또는 누적되는 중간 계산 결과들 때문일 수 있습니다. PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크는 동적 계산 그래프를 사용하기 때문에, 학습 과정에서 중간 계산 결과들이 메모리에 계속 쌓일 수 있습니다. 특히, 대규모 모델을 사용할 때는 이러한 현상이 더욱 두드러질 수 있습니다.
해결 방안으로는 다음과 같은 몇 가지 방법을 시도해볼 수 있습니다:
Gradient Accumulation: 배치 크기를 줄이는 대신, 여러 스텝에 걸쳐 그래디언트를 누적한 후 업데이트하는 방법입니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이면서도 큰 배치 크기의 이점을 얻을 수 있습니다.
모델과 데이터 로더 최적화: 모델의 일부 구성 요소가 불필요하게 메모리를 많이 사용하는 경우가 있습니다. 가능하다면 모델 구조를 최적화하거나, 데이터 로더에서 불필요한 데이터 복사를 줄일 수 있는 방법을 찾아보세요.
메모리 프로파일링: PyTorch는 메모리 사용량을 모니터링하고 분석할 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 어느 부분에서 메모리 사용량이 급증하는지 파악할 수 있습니다.
예를 들어, gradient accumulation을 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # output directory
num_train_epochs=3, # total number of training epochs
per_device_train_batch_size=4, # batch size per device during training
gradient_accumulation_steps=16, # number of updates steps to accumulate before performing a backward/update pass.
# Other arguments
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()
이 코드는 gradient_accumulation_steps를 사용하여 그래디언트를 누적하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 실제로 모델이 업데이트되기 전에 여러 스텝에 걸쳐 그래디언트를 누적할 수 있습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! 자연어 처리 작업에 대한 열정을 가지고 계신 것 같아 보기 좋습니다. 문제 상황에 대해 공유해주셔서 감사합니다. 요약해보자면, Huggingface의 Trainer를 사용하여 LLM(gemma, llama2) 모델을 full-fine-tuning 하시려고 하는데, 학습 중 약 50 step 후에 CUDA out of memory 에러가 발생하는 상황에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. GPU는 H100 80GB를 사용하고 계시며, 모델 로드 시 약 30GB의 메모리를 사용하고, 학습 시작 시 약 79GB까지 메모리 사용량이 증가한다고 하셨습니다.
이 문제에 대한 해결 방안을 제시해보겠습니다. CUDA out of memory 에러가 학습 초기가 아닌 중간에 발생하는 경우, 몇 가지 가능한 원인이 있을 수 있습니다. 가장 흔한 원인 중 하나는 메모리 누수(memory leak)이거나, 배치 크기(batch size)가 너무 크거나, 또는 중간에 메모리 사용량이 증가하는 특정 연산이 있을 수 있습니다.
메모리 누수 확인: PyTorch에서는 torch.cuda.memory_summary() 함수를 사용하여 메모리 사용 상황을 확인할 수 있습니다. 학습 중간중간에 이 함수를 호출하여 메모리 사용량의 변화를 관찰해보세요. 메모리 사용량이 계속 증가한다면 메모리 누수를 의심해볼 수 있습니다.
배치 크기 조정: 메모리 사용량을 줄이는 가장 직접적인 방법 중 하나는 배치 크기를 줄이는 것입니다. 가능하다면 배치 크기를 절반으로 줄여보고 학습을 다시 시도해보세요.
그래디언트 축적(Gradient Accumulation): 배치 크기를 줄이는 것이 성능에 영향을 미칠 수 있다면, 그래디언트 축적 기법을 사용할 수 있습니다. 이는 작은 배치를 여러 번 처리하고, 그래디언트를 축적한 다음에 모델을 업데이트하는 방식입니다. 이를 통해 큰 배치를 사용하는 것과 유사한 효과를 낼 수 있습니다.
# 예시 코드: 그래디언트 축적 사용 예
optimizer.zero_grad() # 옵티마이저의 그래디언트를 0으로 초기화
for step, batch in enumerate(train_dataloader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
loss = loss / accumulation_steps # 그래디언트 축적을 위해 손실을 나눔
loss.backward()
if (step + 1) % accumulation_steps == 0: # 축적 단계마다 모델 업데이트
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
모델의 특정 부분에 대한 메모리 최적화 고려: 모델의 특정 부분이 메모리를 많이 사용할 수 있습니다. 예를 들어, attention 메커니즘이나 특정 층에서 메모리 사용량이 급증할 수 있습니다. 이 경우, 모델 구조를 조정하거나, 특정 연산을 최적화하는 방법을 고려해볼 수 있습니다.
CUDA out of memory 문제는 다양한 원인으로 발생할 수 있으므로, 위의 방법들을 시도해보시면서 문제의 원인을 좁혀나가는 것이 중요합니다.
더 자세한 정보와 예제 코드는 PyTorch 공식 문서에서 찾아보실 수 있습니다. 특히 메모리 관리와 관련된 부분은 다음 링크에서 유용한 정보를 얻으실 수 있습니다: PyTorch 메모리 관리.
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 도움이 되길 바라며, 추가적인 질문이나 정보가 필요하시면 언제든지 질문해주세요.
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