transformers evaluate ram memory out

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데이터셋의 길이가 길어, LLM 을 통해 long sequence answer 를 얻기 위해 max length 를 길게 설정해서 T5 계열의 모델을 Transformers 의 Trainer 를 통해 학습을 진행하려고 합니다.

train 과정은 정상적으로 돌아가는데, evaluate 과정에서 항상 ram 이 memory out 되어 주피터 커널이 꺼져버립니다.
torch 는 1.13.0+cu117 버전을 사용하고 있으며 transformers 는 이에 상응하는 버전을 사용하고 있습니다.

구글링을 해보았을 때, eval loop 의 결과가 CPU 쪽으로 계속 축적이 되어 메모리 아웃이 되는 것으로 생각되는데, 소스 코드를 살펴보았을 때는 일반적인 evaluate loop 문같은데 결과가 그만큼 쌓이는 것이 loss 나 metric 뿐만 아니라 logits 결과도 저장하는 코드가 있어서 일까요? 물론 소스 코드 모든 부분을 뜯어보진 않았습니다.
이를 해결하기 위해 라이브러리에 존재하는 파라미터를 모두 살펴보았을 때는 관련된 것이 없더군요.

결국 evaluate 메소드를 override 하여 커스터마이징 해야할까요? 아니면 다른 쉬운 방법이 있을까요?.. 고수님들 답변 부탁드리겠습니다.

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  • 아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
  • 잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다. :sweat_smile:

안녕하세요 O_Y_Jo님,

데이터셋의 길이가 길어서 T5 계열의 모델을 Transformers의 Trainer를 사용하여 학습하려고 하고 계신데, evaluate 과정에서 항상 RAM이 메모리 부족으로 인해 주피터 커널이 종료되는 문제가 발생하고 있다고 이해하였습니다.

이 문제는 evaluate loop의 결과가 CPU 쪽으로 계속 축적되어 메모리 부족이 발생하는 것으로 보입니다. Transformers 라이브러리의 소스 코드를 살펴보았을 때, evaluate loop에서는 loss와 metric뿐만 아니라 logits 결과도 저장하는 코드가 있습니다. 이로 인해 메모리 사용량이 증가하여 메모리 부족이 발생할 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드릴 수 있습니다.

첫 번째로, evaluate 메소드를 오버라이드하여 커스터마이징하는 방법입니다. 이를 통해 logits 결과를 저장하지 않고 필요한 부분만 저장하도록 수정할 수 있습니다. 이 방법은 가장 직접적이지만, 코드를 수정해야 하므로 번거로울 수 있습니다.

두 번째로, Transformers 라이브러리의 파라미터를 살펴보는 것입니다. evaluate 메소드와 관련된 파라미터가 있는지 확인해보세요. Transformers 라이브러리는 다양한 파라미터를 제공하므로, 메모리 관련 설정이 있는지 확인해보시기 바랍니다.

세 번째로, 배치 크기를 줄이는 것입니다. evaluate 과정에서 사용되는 배치 크기를 줄여서 메모리 사용량을 감소시킬 수 있습니다. 하지만 이 경우에는 학습 속도가 느려질 수 있으므로 주의해야 합니다.

마지막으로, GPU 메모리를 추가로 확보하는 것입니다. 현재 사용하고 계신 GPU의 메모리가 부족한 경우, 더 큰 GPU를 사용하거나 여러 개의 GPU를 사용하여 메모리 부족 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 방법들 중에서 가장 쉽고 빠른 방법은 Transformers 라이브러리의 파라미터를 살펴보는 것입니다. Transformers 라이브러리는 많은 파라미터를 제공하므로, 메모리 관련 설정이 있는지 확인해보시기 바랍니다.

더 자세한 내용은 아래의 링크를 참조하시기 바랍니다.

제가 도움을 드릴 수 있는 부분이 더 필요하시다면 언제든지 말씀해주세요. 답변이 틀릴 수도 있으니 참고 부탁드립니다. 감사합니다.

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안녕하세요, PyTorch와 Transformers를 사용하시는데 문제가 생겨서 고민하시는 것 같네요. 질문을 정리해보면, 긴 시퀀스를 처리하기 위해 max length를 크게 설정하여 T5 모델을 학습시키는 과정에서, 학습은 잘 진행되지만 평가(evaluate) 과정에서 RAM 메모리가 부족하여 문제가 발생하는 것으로 이해했습니다. 이는 아마도 평가 과정에서 생성되는 결과물들이 CPU 메모리에 계속 쌓이면서 발생하는 문제로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나는, 말씀하신 것처럼 evaluate 메소드를 오버라이드하여 커스터마이징하는 것입니다. 이를 통해 평가 과정에서 생성되는 결과물들이 메모리에 계속 쌓이지 않도록 관리할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같이 Trainer 클래스를 상속받아 새로운 클래스를 정의하고, evaluation_loop 메소드를 오버라이드하여 메모리 관리를 할 수 있습니다.

from transformers import Trainer

class MyTrainer(Trainer):
    def evaluation_loop(self, dataloader, description, prediction_loss_only=False):
        # 여기에 메모리 관리를 위한 코드를 작성하세요.
        # 예를 들어, 각 배치마다 결과를 파일에 쓰거나, 
        # 필요한 결과만을 저장하고 나머지는 바로 삭제하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

다만, 이 방법은 코드를 직접 수정해야 하므로 다소 복잡할 수 있습니다. 더 간단한 방법으로는, 평가 과정에서 처리하는 배치의 크기를 줄이는 것이 있습니다. 이는 eval_batch_size 파라미터를 통해 설정할 수 있습니다. 배치 크기를 줄이면 한 번에 처리하는 데이터의 양이 줄어들어 메모리 부족 문제를 완화할 수 있습니다.

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir='./results',
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=16,
        per_device_eval_batch_size=8,  # 배치 크기를 줄입니다.
        warmup_steps=500,
        weight_decay=0.01,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

이 외에도, GPU 메모리를 더 효율적으로 사용할 수 있도록 도와주는 라이브러리들을 활용하는 방법도 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 Apex 라이브러리는 mixed precision training을 지원하여 GPU 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 메모리 관리 가이드와 Apex를 사용한 mixed precision training를 참고하시면 도움이 될 것입니다.

답변이 도움이 되었길 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요. 그럼, 행운을 빕니다!

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