编译Graph为离线模型并运行Graph(大模型分布式编译切分)
本章节内容包括两个部分,首先编译出可用于分布式部署的om离线模型,然后使用LoadGraph接口加载模型,最后使用RunGraph运行加载了该模型的Graph,得到图的执行结果。
编译用于分布式部署的离线模型
涉及的主要接口为:
- Graph定义完成后,调用aclgrphBuildInitialize进行系统初始化,申请系统资源。初始化时,大模型编译切分场景需要aclgrphBuildInitialize接口通过options配置CLUSTER_CONFIG参数,指定目标部署环境的逻辑拓扑关系。
- 调用aclgrphBuildModel将Graph编译为适配昇腾AI处理器的离线模型,编译过程中会加载TBE内置算子库和自定义算子库。此时模型保存在内存缓冲区中。
大模型编译切分场景需要aclgrphBuildModel接口通过options配置DISTRIBUTED_CLUSTER_BUILD,开启后生成的离线模型将用于分布式部署。
- 若输入是完整大模型,并且开启了算法切分:
aclgrphBuildModel接口通过options配置ENABLE_GRAPH_PARALLEL、GRAPH_PARALLEL_OPTION_PATH参数(ENABLE_GRAPH_PARALLEL参数开启算法切分,GRAPH_PARALLEL_OPTION_PATH参数配置切分策略配置文件路径)。
大模型算法切分后会将子模型要部署的logic device id存放在子模型的属性中,重新加载部署后,部署模块根据该属性进行分布式部署。
图1 原理图
- 若入是切片模型,模型中包括通信算子,将切片模型编译为om离线模型:
aclgrphBuildModel接口通过options配置MODEL_RELATION_CONFIG(设置多个切片模型之间的输入输出关系)。
图2 原理图
- 若输入是完整大模型,并且开启了算法切分:
- 将内存缓冲区中的模型保存为离线模型文件*.om,调用aclgrphSaveModel,序列化保存离线模型到文件中。
- 调用aclgrphBuildFinalize结束进程,释放系统资源。
加载模型并运行Graph
涉及的主要接口为:
- 调用GEInitialize进行系统初始化(也可在Graph构建前调用),申请系统资源。
- 调用Session构造函数创建Session类对象,申请session资源。
- 调用LoadGraph在Session类对象中添加通过编译用于分布式部署的离线模型编译好的om离线模型或者通过ATC工具转换出来的可用于分布式部署的离线模型。
- 调用RunGraph运行图。
- 调用GEFinalize,释放系统资源。
开发示例
- 包含的头文件。
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#include "ge_api.h"
- 申请系统资源。
Graph定义完成后,调用GEInitialize进行系统初始化(也可在Graph定义前调用),申请系统资源。示例代码如下:
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std::map<AscendString, AscendString>config = {{"ge.exec.deviceId", "0"}, {"ge.graphRunMode", "1"}}; Status ret = ge::GEInitialize(config);
可以通过config配置传入ge运行的初始化信息,配置参数ge.exec.deviceId和ge.graphRunMode,分别用于指定GE实例运行设备,图执行模式(在线推理请配置为0,训练请配置为1)。更多配置请参考表1。
- 添加Graph对象并加载执行离线模型。
若想使定义好的Graph运行起来,首先,要创建一个session对象,然后调用LoadGraph接口加载离线模型并执行。示例代码如下:
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std::map <AscendString, AscendString> options; ge::Session *session = new Session(options); if(session == nullptr) { std::cout << "Create session failed." << std::endl; ... ... //释放资源 ge::GEFinalize(); return FAILED; } auto session = std::make_shared<ge::Session>(options); const std::string model_path; //加载离线模型 只支持加载可用于分布式部署的离线模型,且模型中不包含变量 auto ret = session->LoadGraph(graph_id, load_option, model_path); // 执行模型 ret = session->RunGraph(graph_id, inputs, outputs); if(ret != SUCCESS) { ... ... //释放资源 ge::GEFinalize(); delete session; return FAILED; }
用户可以通过传入options配置图运行相关配置信息,相关配置请参考Session构造函数。其中图运行完之后的数据保存在Tensor output_cov中。
- 图运行完之后,通过GEFinalize释放资源。
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ret = ge::GEFinalize();
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