ColossalAI：提供高效大规模AI模型训练解决方案

综合介绍

ColossalAI是由HPC-AI技术公司开发的开源平台，旨在为大规模AI模型的训练和推理提供高效、低成本的解决方案。通过支持多种并行策略、异构内存管理和混合精度训练，ColossalAI能够显著减少模型训练和推理的时间和资源消耗。无论是在数据并行、张量并行还是流水线并行等方面，ColossalAI都提供了强大的工具和库，帮助研究人员和开发者在多GPU集群上实现大规模模型的高效训练和推理。

功能列表

• 数据并行、张量并行、流水线并行等多种并行策略支持
• 混合精度训练和零冗余优化器（ZeRO）
• 异构内存管理，支持大模型的高效训练
• 支持多种领域特定模型，如Open-Sora、Colossal-LLaMA等
• 提供分布式训练和推理的用户友好工具
• 集成高性能内核、KV缓存、分页注意力和连续批处理等技术
• 通过配置文件实现并行训练的简便配置
• 提供丰富的示例和文档，助力快速上手
• 提供Docker镜像和从源码构建的多种安装方式

使用帮助

安装指南

从PyPI安装

您可以通过以下命令轻松安装Colossal-AI：

pip install colossalai

默认情况下，不会在安装过程中构建PyTorch扩展。如果需要构建PyTorch扩展，可以设置BUILD_EXT=1：

BUILD_EXT=1 pip install colossalai

此外，我们每周都会发布nightly版本，允许您访问最新的未发布功能和bug修复。安装方式如下：

pip install colossalai-nightly

从源码安装

git clone https://github.com/hpcaitech/ColossalAI.git
cd ColossalAI
pip install .

默认情况下不会编译CUDA/C++内核。ColossalAI将在运行时构建它们。如果需要启用CUDA内核融合：

BUILD_EXT=1 pip install .

对于CUDA 10.2用户，可以手动下载cub库并将其复制到相应目录后再进行安装。

使用Docker

从DockerHub拉取镜像

您可以直接从DockerHub页面拉取Docker镜像。

自行构建镜像

cd ColossalAI
docker build -t colossalai ./docker

启动交互模式的容器：

docker run -ti --gpus all --rm --ipc=host colossalai bash

功能操作流程

数据并行

数据并行是将数据集划分成多个子集，并在多个GPU上并行训练模型。ColossalAI通过简化的数据并行配置文件，使得用户能够轻松实现数据并行训练：

from colossalai.nn.parallel import DataParallel
model = DataParallel(model)

张量并行

张量并行是将模型的参数张量划分成多个子张量，并在多个GPU上并行计算。ColossalAI提供了1D、2D、2.5D和3D张量并行的实现：

from colossalai.nn.parallel import TensorParallel
model = TensorParallel(model, parallel_mode='1D')

流水线并行

流水线并行是将模型分成多个阶段，每个阶段由一个或多个GPU执行。ColossalAI提供了简便的流水线并行配置：

from colossalai.pipeline.parallel import PipelineParallel
model = PipelineParallel(model, num_stages=4)

混合精度训练

混合精度训练通过在训练过程中使用16位浮点数（FP16）和32位浮点数（FP32）相结合，能够显著减少显存使用并加快训练速度：

from colossalai.amp import convert_to_amp
model, optimizer, criterion = convert_to_amp(model, optimizer, criterion)

零冗余优化器（ZeRO）

ZeRO优化器通过将优化器状态、梯度和参数分布到多个GPU上，显著减少了显存占用：

from colossalai.zero import ZeroOptimizer
optimizer = ZeroOptimizer(optimizer, model)

真实世界应用

Open-Sora

Open-Sora是ColossalAI为视频生成模型提供的一套完整解决方案，包括模型参数、训练细节和一键生成16秒720p高清视频的功能：

# 训练
python train.py
# 推理
python infer.py

详细信息请参见Open-Sora。

Colossal-LLaMA

Colossal-LLaMA提供了一个开源的领域特定大语言模型（LLM）解决方案，通过少量训练资金即可获得与主流大模型相当的效果：

# 训练
python train_llama.py
# 推理
python infer_llama.py

详细信息请参见Colossal-LLaMA。