ghs で llama b bf を実行する方法-Python チュートリアル-php.cn

Lambda labs では、より多くの人に ARM ツールに慣れてもらうために、現在 GH200 を半額で提供しています。これは、最大規模のオープンソースモデルを実際に実行する余裕がある可能性があることを意味します。唯一の注意点は、ソースから何かをビルドする必要がある場合があるということです。ここでは、GH200 でラマ 405b を完全な精度で実行する方法を説明します。

インスタンスの作成

Llama 405b は約 750GB なので、それを実行するには約 10 個の 96GB GPU が必要です。 (GH200 は、かなり優れた CPU-GPU メモリスワップ速度を備えています。これが GH200 の重要な点のようなものです。そのため、3 つまでしか使用できません。トークンごとの時間はひどいものになりますが、合計スループットは許容範囲内です。バッチ処理を行っていることになります。) lambda labs にサインインし、GH200 インスタンスを多数作成します。 すべてに同じ共有ネットワークファイルシステムを与えるようにしてください。

How to run llama b bfwith ghs

IP アドレスを ~/ips.txt に保存します。

一括 SSH 接続ヘルパー

私は、kubernetes や slurm のような派手なものよりも、直接 bash と ssh を好みます。何人かのヘルパーがいればなんとかなります。

# skip fingerprint confirmation
for ip in $(cat ~/ips.txt); do
    echo "doing $ip"
    ssh-keyscan $ip >> ~/.ssh/known_hosts
done

function run_ip() {
    ssh -i ~/.ssh/lambda_id_ed25519 ubuntu@$ip -- stdbuf -oL -eL bash -l -c "$(printf "%q" "$*")" < /dev/null
}
function run_k() { ip=$(sed -n "$k"p ~/ips.txt) run_ip "$@"; }
function runhead() { ip="$(head -n1 ~/ips.txt)" run_ip "$@"; }

function run_ips() {
    for ip in $ips; do
        ip=$ip run_ip "$@" |& sed "s/^/$ip\t /" &
        # pids="$pids $!"
    done
    wait &> /dev/null
}
function runall() { ips="$(cat ~/ips.txt)" run_ips "$@"; }
function runrest() { ips="$(tail -n+2 ~/ips.txt)" run_ips "$@"; }

function ssh_k() {
    ip=$(sed -n "$k"p ~/ips.txt)
    ssh -i ~/.ssh/lambda_id_ed25519 ubuntu@$ip
}
alias ssh_head='k=1 ssh_k'

function killall() {
    pkill -ife '.ssh/lambda_id_ed25519'
    sleep 1
    pkill -ife -9 '.ssh/lambda_id_ed25519'
    while [[ -n "$(jobs -p)" ]]; do fg || true; done
}

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NFSキャッシュを設定する

Python 環境とモデルの重みを NFS に置きます。キャッシュすると読み込みが大幅に速くなります。

# First, check the NFS works.
# runall ln -s my_other_fs_name shared
runhead 'echo world > shared/hello'
runall cat shared/hello

# Install and enable cachefilesd
runall sudo apt-get update
runall sudo apt-get install -y cachefilesd
runall "echo '
RUN=yes
CACHE_TAG=mycache
CACHE_BACKEND=Path=/var/cache/fscache
CACHEFS_RECLAIM=0
' | sudo tee -a /etc/default/cachefilesd"
runall sudo systemctl restart cachefilesd
runall 'sudo journalctl -u cachefilesd | tail -n2'

# Set the "fsc" option on the NFS mount
runhead cat /etc/fstab # should have mount to ~/shared
runall cp /etc/fstab etc-fstab-bak.txt
runall sudo sed -i 's/,proto=tcp,/,proto=tcp,fsc,/g' /etc/fstab
runall cat /etc/fstab

# Remount
runall sudo umount /home/ubuntu/wash2
runall sudo mount /home/ubuntu/wash2
runall cat /proc/fs/nfsfs/volumes # FSC column should say "yes"

# Test cache speedup
runhead dd if=/dev/urandom of=shared/bigfile bs=1M count=8192
runall dd if=shared/bigfile of=/dev/null bs=1M # First one takes 8 seconds
runall dd if=shared/bigfile of=/dev/null bs=1M # Seond takes 0.6 seconds

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conda環境を作成する

すべてのマシンでまったく同じコマンドを慎重に実行する代わりに、NFS で conda 環境を使用し、ヘッドノードで制御するだけです。

# We'll also use a shared script instead of changing ~/.profile directly.
# Easier to fix mistakes that way.
runhead 'echo ". /opt/miniconda/etc/profile.d/conda.sh" >> shared/common.sh'
runall 'echo "source /home/ubuntu/shared/common.sh" >> ~/.profile'
runall which conda

# Create the environment
runhead 'conda create --prefix ~/shared/311 -y python=3.11'
runhead '~/shared/311/bin/python --version' # double-check that it is executable
runhead 'echo "conda activate ~/shared/311" >> shared/common.sh'
runall which python

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aphrodite の依存関係をインストールする

Aphrodite は vllm のフォークであり、起動が少し速くなり、追加機能がいくつかあります。
これは、openai 互換の推論 API とモデル自体を実行します。

トーチ、トリトン、フラッシュの注意が必要です。
aarch64 torch ビルドは pytorch.org から入手できます (自分でビルドする必要はありません)。
残りの 2 つは自分で作成するか、私が作成したホイールを使用することができます。

ソースからビルドする場合は、triton、flash-attention、および aphrodite の python setup.py bdist_wheel を 3 つの異なるマシンで並行して実行することで、時間を少し節約できます。または、同じマシン上で 1 つずつ実行することもできます。

runhead pip install 'numpy<2' torch==2.4.0 --index-url 'https://download.pytorch.org/whl/cu124'

# fix for "libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found" error:
runhead conda install -y -c conda-forge libstdcxx-ng=12

runhead python -c 'import torch; print(torch.tensor(2).cuda() + 2, "torch ok")'

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トリトンと車輪からのフラッシュ注意

runhead pip install 'https://github.com/qpwo/lambda-gh200-llama-405b-tutorial/releases/download/v0.1/triton-3.2.0+git755d4164-cp311-cp311-linux_aarch64.whl'
runhead pip install 'https://github.com/qpwo/lambda-gh200-llama-405b-tutorial/releases/download/v0.1/aphrodite_flash_attn-2.6.1.post2-cp311-cp311-linux_aarch64.whl'

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ソースからのトリトン

k=1 ssh_k # ssh into first machine

pip install -U pip setuptools wheel ninja cmake setuptools_scm
git config --global feature.manyFiles true # faster clones
git clone https://github.com/triton-lang/triton.git ~/shared/triton
cd ~/shared/triton/python
git checkout 755d4164 # <-- optional, tested versions
# Note that ninja already parallelizes everything to the extent possible,
# so no sense trying to change the cmake flags or anything.
python setup.py bdist_wheel
pip install --no-deps dist/*.whl # good idea to download this too for later
python -c 'import triton; print("triton ok")'

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ソースからのフラッシュアテンション

k=2 ssh_k # go into second machine

git clone https://github.com/AlpinDale/flash-attention  ~/shared/flash-attention
cd ~/shared/flash-attention
python setup.py bdist_wheel
pip install --no-deps dist/*.whl
python -c 'import aphrodite_flash_attn; import aphrodite_flash_attn_2_cuda; print("flash attn ok")'

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アフロディーテをインストールする

私のホイールを使用することも、自分で組み立てることもできます。

車輪からのアフロディーテ

# skip fingerprint confirmation
for ip in $(cat ~/ips.txt); do
    echo "doing $ip"
    ssh-keyscan $ip >> ~/.ssh/known_hosts
done

function run_ip() {
    ssh -i ~/.ssh/lambda_id_ed25519 ubuntu@$ip -- stdbuf -oL -eL bash -l -c "$(printf "%q" "$*")" < /dev/null
}
function run_k() { ip=$(sed -n "$k"p ~/ips.txt) run_ip "$@"; }
function runhead() { ip="$(head -n1 ~/ips.txt)" run_ip "$@"; }

function run_ips() {
    for ip in $ips; do
        ip=$ip run_ip "$@" |& sed "s/^/$ip\t /" &
        # pids="$pids $!"
    done
    wait &> /dev/null
}
function runall() { ips="$(cat ~/ips.txt)" run_ips "$@"; }
function runrest() { ips="$(tail -n+2 ~/ips.txt)" run_ips "$@"; }

function ssh_k() {
    ip=$(sed -n "$k"p ~/ips.txt)
    ssh -i ~/.ssh/lambda_id_ed25519 ubuntu@$ip
}
alias ssh_head='k=1 ssh_k'

function killall() {
    pkill -ife '.ssh/lambda_id_ed25519'
    sleep 1
    pkill -ife -9 '.ssh/lambda_id_ed25519'
    while [[ -n "$(jobs -p)" ]]; do fg || true; done
}

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ソースからのアフロディーテ

# First, check the NFS works.
# runall ln -s my_other_fs_name shared
runhead 'echo world > shared/hello'
runall cat shared/hello

# Install and enable cachefilesd
runall sudo apt-get update
runall sudo apt-get install -y cachefilesd
runall "echo '
RUN=yes
CACHE_TAG=mycache
CACHE_BACKEND=Path=/var/cache/fscache
CACHEFS_RECLAIM=0
' | sudo tee -a /etc/default/cachefilesd"
runall sudo systemctl restart cachefilesd
runall 'sudo journalctl -u cachefilesd | tail -n2'

# Set the "fsc" option on the NFS mount
runhead cat /etc/fstab # should have mount to ~/shared
runall cp /etc/fstab etc-fstab-bak.txt
runall sudo sed -i 's/,proto=tcp,/,proto=tcp,fsc,/g' /etc/fstab
runall cat /etc/fstab

# Remount
runall sudo umount /home/ubuntu/wash2
runall sudo mount /home/ubuntu/wash2
runall cat /proc/fs/nfsfs/volumes # FSC column should say "yes"

# Test cache speedup
runhead dd if=/dev/urandom of=shared/bigfile bs=1M count=8192
runall dd if=shared/bigfile of=/dev/null bs=1M # First one takes 8 seconds
runall dd if=shared/bigfile of=/dev/null bs=1M # Seond takes 0.6 seconds

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すべてのインストールが成功したかどうかを確認する

# We'll also use a shared script instead of changing ~/.profile directly.
# Easier to fix mistakes that way.
runhead 'echo ". /opt/miniconda/etc/profile.d/conda.sh" >> shared/common.sh'
runall 'echo "source /home/ubuntu/shared/common.sh" >> ~/.profile'
runall which conda

# Create the environment
runhead 'conda create --prefix ~/shared/311 -y python=3.11'
runhead '~/shared/311/bin/python --version' # double-check that it is executable
runhead 'echo "conda activate ~/shared/311" >> shared/common.sh'
runall which python

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重みをダウンロードする

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct に移動し、適切な権限があることを確認してください。承認には通常 1 時間ほどかかります。 https://huggingface.co/settings/tokens
からトークンを取得します。

runhead pip install 'numpy<2' torch==2.4.0 --index-url 'https://download.pytorch.org/whl/cu124'

# fix for "libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found" error:
runhead conda install -y -c conda-forge libstdcxx-ng=12

runhead python -c 'import torch; print(torch.tensor(2).cuda() + 2, "torch ok")'

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ラマ 405b を実行します

ray を起動することで、サーバーが相互に認識できるようにします。

runhead pip install 'https://github.com/qpwo/lambda-gh200-llama-405b-tutorial/releases/download/v0.1/triton-3.2.0+git755d4164-cp311-cp311-linux_aarch64.whl'
runhead pip install 'https://github.com/qpwo/lambda-gh200-llama-405b-tutorial/releases/download/v0.1/aphrodite_flash_attn-2.6.1.post2-cp311-cp311-linux_aarch64.whl'

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1 つのターミナルタブで aphrodite を開始できます:

k=1 ssh_k # ssh into first machine

pip install -U pip setuptools wheel ninja cmake setuptools_scm
git config --global feature.manyFiles true # faster clones
git clone https://github.com/triton-lang/triton.git ~/shared/triton
cd ~/shared/triton/python
git checkout 755d4164 # <-- optional, tested versions
# Note that ninja already parallelizes everything to the extent possible,
# so no sense trying to change the cmake flags or anything.
python setup.py bdist_wheel
pip install --no-deps dist/*.whl # good idea to download this too for later
python -c 'import triton; print("triton ok")'

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次に、2 番目の端末でローカルマシンからクエリを実行します。

k=2 ssh_k # go into second machine

git clone https://github.com/AlpinDale/flash-attention  ~/shared/flash-attention
cd ~/shared/flash-attention
python setup.py bdist_wheel
pip install --no-deps dist/*.whl
python -c 'import aphrodite_flash_attn; import aphrodite_flash_attn_2_cuda; print("flash attn ok")'

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runhead pip install 'https://github.com/qpwo/lambda-gh200-llama-405b-tutorial/releases/download/v0.1/aphrodite_engine-0.6.4.post1-cp311-cp311-linux_aarch64.whl'

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テキストとしては良いペースですが、コードとしては少し遅いです。 2 つの 8xH100 サーバーを接続すると、1 秒あたり 16 トークンに近づきますが、コストが 3 倍かかります。

さらに読む

理論的には、Lambda labs API https://cloud.lambdalabs.com/api/v1/docs を使用してインスタンスの作成と破棄をスクリプト化できます。
アフロディーテのドキュメント https://aphrodite.pygmalion.chat/
vllm docs (API はほぼ同じ) https://docs.vllm.ai/en/latest/

以上がghs で llama b bf を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。