您询问的是 self.forward_backward_func 是否在一次执行中处理多个 microbatch。
答案
是的,self.forward_backward_func 在一次执行中处理多个 microbatch 。
详细说明
在 MegatronTrainStrategy.train_step 中,forward_backward_func 被调用一次,但内部会循环处理 num_microbatches 个 microbatch:link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:601-609
关键参数:
num_microbatches: 指定要处理的 microbatch 数量,等于gradient_accumulation_stepslink to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:593-596data_iterator: 提供所有 microbatch 的数据
内部执行流程
forward_backward_func 是 Megatron-Core 提供的函数,它的内部逻辑是:
- 循环
num_microbatches次 - 每次迭代 :
- 从
data_iterator获取一个 microbatch - 调用
forward_step_func(即inner_forward_step) 执行前向传播 - 执行反向传播,梯度累积到参数的
.grad中 - 收集该 microbatch 的 metrics
- 从
- 返回所有 microbatch 的 metrics 列表
在 SFT Trainer 中的类似实现
在 McaTrainer.training_step 中也是相同的模式:link to Repo alibaba/ROLL: mcore_adapter/src/mcore_adapter/trainer/trainer.py:414-422
同样是调用一次 forward_backward_func,内部处理 gradient_accumulation_steps 个 microbatch。
执行流程图
Yes No train_step 调用一次 forward_backward_func 执行一次 内部循环: i=0 to num_microbatches-1 获取 microbatch i forward_step_func backward pass
梯度累积 收集 metrics_i i < num_microbatches-1? 返回 metrics_tensors 列表 optimizer.step 一次性更新
Notes
forward_backward_func只被调用一次 ,但内部会处理多个 microbatch- 返回的
metrics_tensors是一个列表,长度等于num_microbatches,每个元素对应一个 microbatch 的 metricslink to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:601-609 - 所有 microbatch 的梯度累积完成后,才调用一次
optimizer.step()更新参数link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:613-619
Wiki pages you might want to explore:
Wiki pages you might want to explore:
- Strategy Pattern and Backend Abstraction (alibaba/ROLL)您询问的是
train_step是否指用一个 batch 更新一次参数。
答案
是的,train_step 指的是用一个 batch 更新一次参数 。
详细说明
在 MegatronTrainStrategy.train_step 中,一个完整的训练步骤包括:link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:582-643
-
处理一个 batch 的所有 microbatch :通过
forward_backward_func处理num_microbatches个 microbatch,梯度在这些 microbatch 间累积link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:601-609 -
一次性更新参数 :所有 microbatch 处理完后,调用一次
optimizer.step()更新参数link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:613-619 -
更新学习率 :调用
scheduler.step()更新学习率link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:618-618 -
清空梯度 :为下一个训练步骤准备link to Repo alibaba/ROLL: roll/distributed/strategy/megatron_strategy.py:622-624
Batch 的组成
这里的"一个 batch"实际上是:
- Global batch: 所有数据并行 rank 上的数据总和
- Local batch : 当前 rank 上的数据,会被分成
gradient_accumulation_steps个 microbatch
全局 batch size 的计算公式:link to Repo alibaba/ROLL: docs_roll/docs/QuickStart/qa_issues.md:69-73
global_batch_size = per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps * world_size /
tensor_model_parallel_size / pipeline_model_parallel_size / context_parallel_sizeNotes
- 一个
train_step= 一次参数更新 = 处理一个 global batch - 虽然内部处理了多个 microbatch,但这些 microbatch 的梯度会累积,最后只更新一次参数
- 这种设计允许使用更大的有效 batch size,同时保持 GPU 内存在可控范围内
Wiki pages you might want to explore:
Wiki pages you might want to explore: