步骤 1：使用 SageMaker 的分布式模型并行库修改自己的训练脚本
使用此部分来学习如何自定义训练脚本以使用 Amazon SageMaker 模型并行性库的核心功能。要使用特定于库的 API 函数和参数，我们建议您将本文档与《SageMaker Python SDK 文档》中的 SageMaker 模型并行库 API
这些部分中提供的训练脚本示例经过简化，旨在重点介绍使用库时必须进行的更改。有关演示如何将 TensorFlow 或 PyTorch 训练脚本与 SageMaker 模型并行性库结合使用的端到端、可运行的笔记本示例，请参阅 Amazon SageMaker 分布式训练笔记本示例。
使用 SageMaker 模型并行性库拆分训练脚本的模型
有两种方法可以修改训练脚本以设置模型拆分：自动拆分或手动拆分。
自动模型拆分
使用 SageMaker 的模型并行性库时，可以利用自动模型拆分，也称为自动模型分区。该库使用分区算法来平衡内存，最大限度地减少设备之间的通信并优化性能。您可以配置自动分区算法以优化速度或内存。
或者，您可以使用手动模型拆分。除非您非常熟悉模型架构，并且很好地掌握了如何有效地对模型进行分区的知识，否则我们建议自动拆分模型。
工作方式
自动分区发生在第一个训练步骤中，也就是首次调用 smp.step 修饰的函数时。在此调用期间，库首先在 CPU RAM 上构造模型的版本（以避免 GPU 内存限制），然后分析模型图形并做出分区决策。根据这个决策，每个模型分区加载到一个 GPU 上，然后才会执行第一步。由于这些分析和分区步骤，第一个训练步骤可能需要较长的时间。
在这两个框架中，库均通过自己的后端管理设备之间的通信，而后端针对 Amazon 基础设施进行了优化。
自动分区设计适应了框架的特性，库按照在每个框架中更自然的粒度级别进行分区。例如，在 TensorFlow 中，每个特定的操作都可以分配给一个不同的设备，而在 PyTorch 中，分配在模块级别完成，每个模块都包含多个操作。以下部分介绍了每个框架中的具体设计。
在第一个训练步骤中，模型并行性库在内部运行一个跟踪步骤，用于构造模型图形并确定张量和参数配置。在此跟踪步骤之后，库将构造一个树，该树包含模型中的嵌套 nn.Module 对象，以及通过跟踪收集的其他数据，例如所存储的 nn.Parameters 数量，以及每个 nn.Module 的执行时间。
接下来，库从根目录遍历此树，并运行分区算法，将每个 nn.Module 分配给一个设备，这可以平衡计算负载（按模块执行时间来衡量）和内存使用量（按总共存储的 nn.Parameter 大小和激活来衡量）。如果多个 nn.Modules 共享相同的 nn.Parameter，则将这些模块放置在相同设备上，以避免维护同一个参数的多个版本。在做出分区决策后，分配的模块和权重就会加载到它们的设备上。
有关如何将 smp.step 修饰器注册到 PyTorch 训练脚本的说明，请参阅 PyTorch 的自动拆分。
模型并行性库分析可训练变量的大小和图形结构，并在内部使用图形分区算法。该算法为每个操作提供了设备分配，目的是最大限度地减少所需的设备间通信量，但要遵守两个限制：
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平衡每个设备中存储的变量数量
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平衡每个设备中执行的操作数量
如果您为 optimize 指定 speed（在 Python SDK 的模型并行性参数中），则库会尝试平衡每个设备中的操作数和 tf.Variable 对象数量。否则，它会尝试平衡 tf.Variables 的总大小。
做出分区决策后，库会创建每个设备需要执行的子图形的串行化表示形式，并将其导入到每个设备上。在分区时，库会将使用相同 tf.Variable 的操作，以及属于同一 Keras 层的操作放在同一个设备上。它还遵循 TensorFlow 施加的主机托管限制。举例而言，这意味着如果有两个 Keras 层共享一个 tf.Variable，则属于这些层的所有操作都将放在单个设备上。
有关如何将 smp.step 修饰器注册到 PyTorch 训练脚本的说明，请参阅 TensorFlow 的自动拆分。
各个框架的自动模型拆分的比较
在 TensorFlow 中，基本计算单元是 tf.Operation，而 TensorFlow 将模型表示为 tf.Operation 的有向无环图 (DAG)，因此模型并行性库对此 DAG 进行分区，以便每个节点都连接到一台设备。至关重要的是，tf.Operation 对象具有足够丰富的可自定义属性，而且它们是通用的，因为每个模型都确保由此类对象的图形组成。
另一方面，PyTorch 没有一个足够丰富和通用的等价操作概念。PyTorch 中最接近具有这些特征的计算单元是 nn.Module，它的粒度级别要高得多，这就是 PyTorch 中的库在此级别进行分区的原因。
手动模型拆分
如果要手动指定如何跨设备对模型进行分区，请使用 smp.partition 上下文管理器。有关如何设置上下文管理器以进行手动分区的说明，请参阅以下页面。
要在进行修改后使用此选项，在步骤 2 中，您需要将 auto_partition 设置为 False，并在 SageMaker Python SDK 的框架估算器类中定义一个 default_partition。任何未通过 smp.partition 上下文管理器明确放置在分区上的操作都将在 default_partition 上执行。在这种情况下，将绕过自动拆分逻辑，并根据您的规范放置每个操作。根据生成的图形结构，模型并行性库会自动创建管道执行计划。