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标题: llamafactory用多卡4090服务器，训练qwen14B大模型时报错GPU显存不足oom（o [打印本页]

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作者: 铁佛    时间: 2024-12-10 23:07
标题: llamafactory用多卡4090服务器，训练qwen14B大模型时报错GPU显存不足oom（o
(llamafactory用多张4090卡，训练qwen14B大模型时oom(out of memory)报错，torch.OutOfMemoryError:CUDA out of memory,Tried to allocate 136MB，GPU 5 has a total capacity of 23.64GB which 16.56MB is free，已办理)
1.问题形貌

通过export CUDA_VISIBLE_DVICES=0,1,2,3,4,5,6,7指定使用8张显卡，训练qwen2.5-7B大模型时正常，但训练qwen2.5-14B，qwen2.5-32B模型时报错，torch.OutOfMemoryError:CUDA out of memory,Tried to allocate 136MB，GPU 5 has a total capacity of 23.64GB which 16.56MB is free 。
大概意思就是说GPU显存不足，很明显不符合实际，我的8张4090卡总显存是8*24GB，理论上14B的大模型肯定能跑起来。
linux服务器环境：
系统：Ubuntu22；
硬件：本机512G内存，8张4090显卡；
python：3.10版本；
llamafactory版本：0.9.1.dev0；
cuda版本：12.4版本；
pytorch版本：2.4.0+cuda121(GPU)；
大模型：qwen2.5（7B，14B，32B，72B）Instruct版；

2.办理方案

• 减小大模型训练参数： 查一些帖子说是大模型训练参数太大，尝试减小数据量，减小步数，fp16位精度等，依旧不可，未办理，说明不是模型训练参数太大；
  
• 多余的内存分配给CPU： 从上面的oom报错缘故原由我们可以看出，给GPU分配了136M内存，但实际GPU只剩16M了，导致oom报错，那就把多余的内存分配给CPU，完美办理。
  **详细办理方案：**在LLaMA-Factory目次下新建一个run_train_bash.sh新件，详细目次如下图：
  
  
  
  在run_train_bash.sh文件中，设置参数如下：
  model_name_or_path和output_dir 改成你自己的本地大模型和输出路径就行；
  src/train.py 取决于你src目次下的训练启动文件名，这个是llamafactory自带的；
  CUDA_VISIBLE_DEVICES：看你有几张卡，必要用几张卡，我的是8张卡；
  其它都是训练参数，根据实际必要修改。最重要的是deepspeed ds_config_zero3.json这行，
  这个是qwen官网给的。deepspeed 库可以用pip install deepspeed 安装一下。
  

run_train_bash.sh文件中内容：

1. CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 accelerate launch  src/train.py \
2.     --deepspeed ds_config_zero3.json \
3.     --stage sft \
4.     --do_train True \
5.     --model_name_or_path /home/admin1/Qwen2.5-72B-Instruct \
6.     --finetuning_type lora \
7.     --template qwen \
8.     --dataset_dir data \
9.     --dataset alpaca_zh_demo \
10.     --cutoff_len 1024 \
11.     --learning_rate 5e-05 \
12.     --num_train_epochs 1 \
13.     --max_samples 100000 \
14.     --per_device_train_batch_size 1 \
15.     --gradient_accumulation_steps 1 \
16.     --lr_scheduler_type cosine \
17.     --max_grad_norm 1.0 \
18.     --logging_steps 5 \
19.     --save_steps 100 \
20.     --warmup_steps 0 \
21.     --neftune_noise_alpha 0 \
22.     --lora_rank 8 \
23.     --lora_dropout 0.1 \
24.     --lora_target  all \
25.     --output_dir saves/Qwen2.5-72B-Instruct/lora/train_2024-10-22-17-04-29 \
26.     --fp16 True \
27.     --plot_loss True

复制代码

至于ds_config_zero3.json这个，可以去qwen官网下载，https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/finetune/ds_config_zero3.json。
使用qwen官方给的例子，新建一个ds_config_zero3.json，依旧是LLaMA-Factory目次下，和刚才的run_train_bash.sh文件在同一个目次。
ds_config_zero3.json格式如下：

1. {
2.     "fp16": {
3.         "enabled": "auto",
4.         "loss_scale": 0,
5.         "loss_scale_window": 1000,
6.         "initial_scale_power": 16,
7.         "hysteresis": 2,
8.         "min_loss_scale": 1
9.     },
10.     "bf16": {
11.         "enabled": "auto"
12.     },
13.     "optimizer": {
14.         "type": "AdamW",
15.         "params": {
16.             "lr": "auto",
17.             "betas": "auto",
18.             "eps": "auto",
19.             "weight_decay": "auto"
20.         }
21.     },
23.     "scheduler": {
24.         "type": "WarmupLR",
25.         "params": {
26.             "warmup_min_lr": "auto",
27.             "warmup_max_lr": "auto",
28.             "warmup_num_steps": "auto"
29.         }
30.     },
32.     "zero_optimization": {
33.         "stage": 3,
34.         "offload_optimizer": {
35.             "device": "cpu",
36.             "pin_memory": true
37.         },
38.         "offload_param": {
39.             "device": "cpu",
40.             "pin_memory": true
41.         },
42.         "overlap_comm": true,
43.         "contiguous_gradients": true,
44.         "sub_group_size": 1e9,
45.         "reduce_bucket_size": "auto",
46.         "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
47.         "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
48.         "stage3_max_live_parameters": 1e9,
49.         "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
50.         "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
51.     },
53.     "gradient_accumulation_steps": "auto",
54.     "gradient_clipping": "auto",
55.     "steps_per_print": 100,
56.     "train_batch_size": "auto",
57.     "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
58.     "wall_clock_breakdown": false
59. }

复制代码

创建后的ds_config_zero3.json如下图，：

把ds_config_zero3.json中的device改为cpu即可。

1. "zero_optimization": {
2.         "stage": 3,
3.         "offload_optimizer": {
4.             "device": "cpu",
5.             "pin_memory": true
6.         },
7.         "offload_param": {
8.             "device": "cpu",
9.             "pin_memory": true
10.         },

复制代码

3.运行run_train_bash.sh，开始大模型训练

不能通过llamafactory-cli webui大概llamafactory-cli train方式启动，否则依旧会报oom错误。精确启动方式是在pycharm终端或linux终端，执行run_train_bash.sh文件即可。run run_train_bash.sh或./run_train_bash.sh方式均可。
至此大功告成，使用多卡，qwen14B，qwen32B的模型都能训练乐成，不会再有oom报错。

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