From f8b922ca3466baa2ff88962bcdd760cc43d49bd9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Denis Mazur Date: Sat, 9 Mar 2024 21:18:39 +0300 Subject: [PATCH 1/4] initial --- src/petals/server/handler.py | 41 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 41 insertions(+) diff --git a/src/petals/server/handler.py b/src/petals/server/handler.py index d8f0ec05e..a22103956 100644 --- a/src/petals/server/handler.py +++ b/src/petals/server/handler.py @@ -590,3 +590,44 @@ async def rpc_info(self, request: runtime_pb2.ExpertUID, context: P2PContext) -> result.update(block_info) return runtime_pb2.ExpertInfo(serialized_info=MSGPackSerializer.dumps(result)) + + async def _wrap_input_stream(stream): + while True: + expert_request = await anext(stream) + yield expert_request + print(expert_request.metadata) + if expert_request.metadata.get("SEP"): + break + + async def rpc_forward_backward_stream( + self, requests: AsyncIterator[runtime_pb2.ExpertRequest], context: P2PContext + ) -> AsyncIterator[runtime_pb2.ExpertRequest]: + async with timeout(self.request_timeout): + wrapped_requests = self._wrap_input_stream(requests) + + # Parse requests and prepare backends + uid_str, flat_inputs, metadata = await self._gather_inputs(wrapped_requests, context) + requested_uids = self._check_uids(uid_str) + self._log_request("rpc_forward_stream", requested_uids, context) + + requested_backends = tuple(self.module_backends[uid] for uid in requested_uids) + active_adapter = self._get_active_adapter(metadata) + points = metadata.get("points", 0) + args_structure = metadata.get("args_structure") + assert isinstance( + points, (float, int) + ), f"rpc_forward_stream should have number of points as number or None, got {points}" + + hidden_states = await run_rpc_forward( + *flat_inputs, + requested_backends=requested_backends, + prioritizer=self._prioritizer, + active_adapter=active_adapter, + points=points, + args_structure=args_structure, + ) + + for tensor in self._serialize_outputs(hidden_states, requested_backends, metadata): + for part in split_for_streaming(tensor, DEFAULT_MAX_MSG_SIZE): + print("EOS") + yield runtime_pb2.ExpertResponse(tensors=[part], metadata=MSGPackSerializer.dumps({"EOS": True})) From f584f72bc79c7b3ab1b91e2a9ae7f7b3b094c39b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Denis Mazur Date: Sat, 9 Mar 2024 21:23:02 +0300 Subject: [PATCH 2/4] minimal rpc call notebook --- examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb | 233 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 233 insertions(+) create mode 100644 examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb diff --git a/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb new file mode 100644 index 000000000..8d6003765 --- /dev/null +++ b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb @@ -0,0 +1,233 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "21e78d30", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import asyncio\n", + "from typing import Sequence, Tuple, Iterable, List\n", + "from tqdm.auto import trange\n", + "\n", + "import torch\n", + "import hivemind\n", + "import petals\n", + "\n", + "from petals.server.handler import TransformerConnectionHandler, split_for_streaming\n", + "from petals.client import RemoteSequenceManager, ClientConfig\n", + "from petals.client.remote_forward_backward import DEFAULT_MAX_MSG_SIZE, iter_as_aiter, aiter_with_timeout, deserialize_tensor_stream\n", + "from petals.data_structures import ModuleUID, PeerID, CHAIN_DELIMITER, UID_DELIMITER\n", + "from petals.utils.packaging import pack_args_kwargs\n", + "\n", + "from hivemind.compression import serialize_torch_tensor\n", + "from hivemind.utils import MSGPackSerializer\n", + "from hivemind.proto import runtime_pb2\n", + "\n", + "_END_OF_STREAM_KEY = \"_EOS\"\n", + "\n", + "\n", + "async def _run_forward_part(\n", + " uid: str, serialized_tensors: Iterable[runtime_pb2.Tensor], stub, config: ClientConfig, metadata: dict\n", + ") -> List[torch.Tensor]:\n", + " \"\"\"Send (serialized) inputs to run forward pass as per rpc_forward_backward; return model outputs\"\"\"\n", + " assert _END_OF_STREAM_KEY not in metadata\n", + " parts = [tensor_part for tensor in serialized_tensors\n", + " for tensor_part in split_for_streaming(tensor, DEFAULT_MAX_MSG_SIZE)]\n", + " if len(parts) > 1:\n", + " serialized_metadata = MSGPackSerializer.dumps(metadata)\n", + " serialized_metadata_last_piece = MSGPackSerializer.dumps(dict(metadata, **{_END_OF_STREAM_KEY: True}))\n", + " print(MSGPackSerializer.loads(serialized_metadata_last_piece))\n", + " \n", + " requests = [\n", + " runtime_pb2.ExpertRequest(\n", + " uid=uid, tensors=[tensor_part], \n", + " metadata=serialized_metadata if i != len(parts) - 1 else serialized_metadata_last_piece)\n", + " for tensor_part in parts\n", + " ]\n", + " \n", + " print(\"CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs\")\n", + " outputs = await asyncio.wait_for(stub.rpc_forward_stream(iter_as_aiter(requests)), config.connect_timeout)\n", + " outputs = aiter_with_timeout(outputs, config.request_timeout)\n", + " return await deserialize_tensor_stream(msg.tensors async for msg in outputs)\n", + "\n", + "\n", + "\n", + "async def run_remote_forward_backward(\n", + " sequence_manager: RemoteSequenceManager,\n", + " peer_id: PeerID,\n", + " span_uids: Sequence[ModuleUID],\n", + " *args: torch.Tensor,\n", + " **kwargs: torch.Tensor,\n", + ") -> Tuple[torch.Tensor, ...]:\n", + " \"\"\"\n", + " Serializes input tensors and calls \"rpc_forward_backward\" on a remote server.\n", + " Mostly adapted from https://github.com/learning-at-home/hivemind/blob/7a7c93aefffc9494c39e7b170c07cb06d8c09c4c/hivemind/moe/client/expert.py#L198\n", + " but without RemoteExpertWorker.run_coroutine() call that leads to deadlock here.\n", + " \"\"\"\n", + " merged_uid = CHAIN_DELIMITER.join(span_uids)\n", + " stub = TransformerConnectionHandler.get_stub(sequence_manager.state.p2p, peer_id)\n", + " metadata = sequence_manager.get_request_metadata(peer_id, \"rpc_forward\", span_uids, *args, **kwargs)\n", + " codecs = sequence_manager.get_compression_codecs(peer_id, \"rpc_forward\", span_uids, *args, **kwargs)\n", + " flat_tensors, args_structure = pack_args_kwargs(*args, **kwargs)\n", + " flat_tensors = tuple(tensor.cpu().detach().requires_grad_(tensor.requires_grad) for tensor in flat_tensors)\n", + " args_structure = metadata.setdefault(\"args_structure\", args_structure)\n", + " if codecs is None:\n", + " codecs = [runtime_pb2.CompressionType.NONE] * len(flat_tensors)\n", + " else:\n", + " codecs = list(nested_flatten(codecs))\n", + " assert len(codecs) == len(flat_tensors), f\"got {len(flat_tensors)} tensors but {len(codecs)} compression codecs\"\n", + "\n", + " # Asynchronous serialization\n", + " loop = asyncio.get_running_loop()\n", + " serialized_tensors = await asyncio.gather(\n", + " *(\n", + " loop.run_in_executor(None, serialize_torch_tensor, tensor, compression)\n", + " for tensor, compression in zip(flat_tensors, codecs)\n", + " )\n", + " )\n", + "\n", + " # call RPC on remote server\n", + " size = sum(t.element_size() * t.nelement() for t in flat_tensors)\n", + " # Hotfix: we use \"// 2\" since hivemind==1.1.5 serializes bfloat16 tensors in float32, so they take 2x more space - TODO remove in the next PR\n", + " output_tensors = await _run_forward_part(\n", + " merged_uid, serialized_tensors, stub, sequence_manager.config, metadata=metadata\n", + " )\n", + " # backward compatibility: ensure requires_grad; remove after https://github.com/learning-at-home/hivemind/pull/591\n", + " requires_grad = any(tensor.requires_grad for tensor in flat_tensors)\n", + " output_tensors = [tensor.requires_grad_(requires_grad) for tensor in output_tensors]\n", + " return output_tensors\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "1c47c89a", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "Mar 09 21:02:25.899 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Make sure you follow the LLaMA's terms of use: https://bit.ly/llama2-license for LLaMA 2, https://bit.ly/llama-license for LLaMA 1\n", + "Mar 09 21:02:25.903 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Using DHT prefix: TinyLLama-v0-hf\n" + ] + }, + { + "data": { + "application/vnd.jupyter.widget-view+json": { + "model_id": "43eaa415b3fa4592a7200277ec4c1f47", + "version_major": 2, + "version_minor": 0 + }, + "text/plain": [ + " 0%| | 0/10 [00:00 Date: Sat, 9 Mar 2024 22:10:11 +0300 Subject: [PATCH 3/4] some stuff works --- examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb | 267 ++++++++++++++++----- server1.id | Bin 0 -> 1196 bytes src/petals/server/handler.py | 6 +- 3 files changed, 214 insertions(+), 59 deletions(-) create mode 100644 server1.id diff --git a/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb index 8d6003765..8ec1252a8 100644 --- a/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb +++ b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb @@ -19,10 +19,10 @@ "from petals.client import RemoteSequenceManager, ClientConfig\n", "from petals.client.remote_forward_backward import DEFAULT_MAX_MSG_SIZE, iter_as_aiter, aiter_with_timeout, deserialize_tensor_stream\n", "from petals.data_structures import ModuleUID, PeerID, CHAIN_DELIMITER, UID_DELIMITER\n", - "from petals.utils.packaging import pack_args_kwargs\n", + "from petals.utils.packaging import pack_args_kwargs, unpack_args_kwargs\n", "\n", "from hivemind.compression import serialize_torch_tensor\n", - "from hivemind.utils import MSGPackSerializer\n", + "from hivemind.utils import MSGPackSerializer, nested_flatten\n", "from hivemind.proto import runtime_pb2\n", "\n", "_END_OF_STREAM_KEY = \"_EOS\"\n", @@ -38,17 +38,16 @@ " if len(parts) > 1:\n", " serialized_metadata = MSGPackSerializer.dumps(metadata)\n", " serialized_metadata_last_piece = MSGPackSerializer.dumps(dict(metadata, **{_END_OF_STREAM_KEY: True}))\n", - " print(MSGPackSerializer.loads(serialized_metadata_last_piece))\n", " \n", " requests = [\n", " runtime_pb2.ExpertRequest(\n", " uid=uid, tensors=[tensor_part], \n", " metadata=serialized_metadata if i != len(parts) - 1 else serialized_metadata_last_piece)\n", - " for tensor_part in parts\n", + " for i, tensor_part in enumerate(parts)\n", " ]\n", " \n", - " print(\"CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs\")\n", - " outputs = await asyncio.wait_for(stub.rpc_forward_stream(iter_as_aiter(requests)), config.connect_timeout)\n", + " print(\"CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs\", requests)\n", + " outputs = await asyncio.wait_for(stub.rpc_forward_backward_stream(iter_as_aiter(requests)), config.connect_timeout)\n", " outputs = aiter_with_timeout(outputs, config.request_timeout)\n", " return await deserialize_tensor_stream(msg.tensors async for msg in outputs)\n", "\n", @@ -68,9 +67,10 @@ " \"\"\"\n", " merged_uid = CHAIN_DELIMITER.join(span_uids)\n", " stub = TransformerConnectionHandler.get_stub(sequence_manager.state.p2p, peer_id)\n", - " metadata = sequence_manager.get_request_metadata(peer_id, \"rpc_forward\", span_uids, *args, **kwargs)\n", - " codecs = sequence_manager.get_compression_codecs(peer_id, \"rpc_forward\", span_uids, *args, **kwargs)\n", " flat_tensors, args_structure = pack_args_kwargs(*args, **kwargs)\n", + " metadata = sequence_manager.get_request_metadata(\"rpc_forward\", args_structure, uids=span_uids, *args, peer_id=peer_id, **kwargs) #TODO fix metadata api\n", + " #codecs = sequence_manager.get_compression_codecs(peer_id, \"rpc_forward\", span_uids, *args, **kwargs)\n", + " codecs = [runtime_pb2.CompressionType.NONE for _ in args] #TODO replace with proper compression\n", " flat_tensors = tuple(tensor.cpu().detach().requires_grad_(tensor.requires_grad) for tensor in flat_tensors)\n", " args_structure = metadata.setdefault(\"args_structure\", 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[00:00\\306>m?\\003?,?(?\\374>\\330=}?\\004>\\017?[?D?\\034?$>\\266>\\240p>m?I?\\\\?\\024?c?E? >k?R?v?\\322>\\272>\\242>\\206>\\200;Q?0=z?\\300=\\212>@?\\314>F?\\033?\\200=\\276>\\026?\\230=\\r?\\202>\\250=\\324>\\202>=?$?\\034>V?\\023?\\222>\\036?g?\\\\>\\020?o?\\340=~?\\366>d?\\340>l>x?h>\\216>\\000>,?f?\\270>\\320>\\230>\\340<2?[?I?\\360>w?[?\\340<@>7?0=\\276>\\270>\\206>\\013?`=\\300>|>\\202>h>0>\\000?\\350=g?\\274>\\374>\\270=\\204>=?\\350>\\244>\\036?&?(?O?~?\\316>\\202>#?.?\\010>\\005?v?n?\\314>R?4>\\200<\\214>h> ?6?\\034>P?D>~?\\022?\\364>j?\\006?g?\\240<\\025?1?h?\\024>\\020?\\334>`>\\004>T>??\\026?Z?B?z?\\236>i?-?\\020=\\260>D>\\372>\\360>\\222>\\236>\\202>\\364>2?\\234>X?\\266>\\216>\\021?\\316>\\300>L>\\'?.?D>\\230>9?\\352>\\017?-?4?\\024>|>B?\\260=\\020=\\350=x?M?:?\\242>\\037?$?H>a?\\322>b?1?O?\\302>\\256> 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\"\\203\\246points\\313\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\256active_adapter\\300\\256args_structure\\307\\022@\\222\\307\\r@\\222\\304\\004__T0\\304\\004__T1\\200\"\n", + ", uid: \"TinyLLama-v0-hf.0 TinyLLama-v0-hf.1\"\n", + "tensors {\n", + " size: 0\n", + " dtype: \"bfloat16\"\n", + "}\n", + "metadata: \"\\204\\246points\\313\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\000\\256active_adapter\\300\\256args_structure\\307\\022@\\222\\307\\r@\\222\\304\\004__T0\\304\\004__T1\\200\\244_EOS\\303\"\n", + "]\n", + "outputs: tensor([[[-5.2734e-02, 1.0547e+00, -2.2852e-01, ...\n", "It works!\n", "shutting down\n" ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n" + ] } ], "source": [ - "INITIAL_PEERS = ['/ip4/172.28.126.229/tcp/33387/p2p/12D3KooWEBR2e8fGd7d8mpnt8Yc7gY4cpxfr3jM1Rvm8yMbR4rVd']\n", - "peer_id_string = \"12D3KooWEBR2e8fGd7d8mpnt8Yc7gY4cpxfr3jM1Rvm8yMbR4rVd\"\n", + "INITIAL_PEERS = ['/ip4/127.0.0.1/tcp/1337/p2p/QmRTdR9XmTHNXKiwtqRJ4i7tNofnmFrxkufBefguZUyXej']\n", + "peer_id_string = INITIAL_PEERS[0].split(\"/\")[-1]\n", "model_name = \"Maykeye/TinyLLama-v0\"\n", "\n", "model_config = petals.DistributedLlamaConfig.from_pretrained(model_name)\n", @@ -184,6 +328,7 @@ "try:\n", " dht = hivemind.DHT(start=True, client_mode=True, initial_peers=INITIAL_PEERS)\n", " sequence_manager = petals.RemoteSequenceManager(model_config, block_uids, dht=dht)\n", + " sequence_manager.rpc_info\n", " p2p = await dht.replicate_p2p()\n", " \n", " dummy_inputs = [torch.rand(1, 128, model_config.hidden_size, dtype=model_config.torch_dtype),\n", @@ -207,6 +352,14 @@ "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "f72fac2c", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] } ], "metadata": { @@ -225,7 +378,7 @@ "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.11.5" + "version": "3.11.7" } }, "nbformat": 4, diff --git a/server1.id b/server1.id new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9f982ec0462829e55ad95558525fc046795a38f7 GIT binary patch literal 1196 zcmV;d1XKG601~GOFoFc50s#O5f&l>l$zYxIE``VjvAnt#wL>7rQfVpPPzaf6%}l$lV=DKQV{B{8upC|mmRQpZI9j^y zT(=2adKQOGpq$0~;`?(Xp0oT)-w<8{R^Tvv{s%@U!7$wN+KWJC4c15V}md^@<5BsPi;(-CHlYt9lxI=FqM4dp|_4k7W3aOt?G40s{d60Rn;n03V>L7UFBP)eqD%3Oy*4k3AaW03I9V z*OZ%(UjPEGUh7PdD!JPAr+)1-n%FQnoxhqnkWW6X5Ej1D#IjoDvm2zkG2e-2!0rjS zS<_&9G0MfpR0Sqc2v<=tqCkg5TJB%Ux` z$;eNTwrvFeJdLn4LNG%83)A4lbj#C8^&=A%r2iWT9Ny!A<6IK*S zuBkl5%uvHdBmW{xK%I&u9`Pdcya=M0u>ygC0RG_y?DEKs`fM!-(6a(Je}O1r5%`5B zK>g@1e73Y=R))fJfQ)LobwC(nO?wqj4{j_kV(F9iiMFckh@mdJ6iEFsuJrl@+nsGp zl8KRq&O8a%#*AHwImrI@i4|jTT^_&v5^@Qmqn6D$cU@|^${G{~DqOveN%7npA=R() zdjf%h0LnvJG~m^3Kp@M*Z%PGK0;f^7xBj;dCb1F(^1?tVn8~omIPlR z>OzB|R%^PAM(cR%O*ri&pP}^<>UgI%2v)BhSptE878MNgj($zPx{Q=e@Re$ngKa7+ z(rQM`F0*AB+X8vop+-xWfs*B*uJY~ol89gzC?;>*ll&XX2B&;@@9qk9BXzt^Ixj~k 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b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb index 8ec1252a8..2793fda89 100644 --- a/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb +++ b/examples/workbench_call_rpc_directly.ipynb @@ -2,7 +2,7 @@ "cells": [ { "cell_type": "code", - "execution_count": 9, + "execution_count": 3, "id": "21e78d30", "metadata": {}, "outputs": [], @@ -28,31 +28,31 @@ "_END_OF_STREAM_KEY = \"_EOS\"\n", "\n", "\n", - "async def _run_forward_part(\n", - " uid: str, serialized_tensors: Iterable[runtime_pb2.Tensor], stub, config: ClientConfig, metadata: dict\n", - ") -> List[torch.Tensor]:\n", - " \"\"\"Send (serialized) inputs to run forward pass as per rpc_forward_backward; return model outputs\"\"\"\n", - " assert _END_OF_STREAM_KEY not in metadata\n", - " parts = [tensor_part for tensor in serialized_tensors\n", - " for tensor_part in split_for_streaming(tensor, DEFAULT_MAX_MSG_SIZE)]\n", + "async def pack_as_expert_requests(uid, flat_tensors, codecs, metadata):\n", + " # Asynchronous serialization\n", + " loop = asyncio.get_running_loop()\n", + " serialized_tensors = await asyncio.gather(\n", + " *(\n", + " loop.run_in_executor(None, serialize_torch_tensor, tensor, compression)\n", + " for tensor, compression in zip(flat_tensors, codecs)\n", + " )\n", + " )\n", + "\n", + " parts = [\n", + " tensor_part for tensor in serialized_tensors\n", + " for tensor_part in split_for_streaming(tensor, DEFAULT_MAX_MSG_SIZE)\n", + " ]\n", " if len(parts) > 1:\n", " serialized_metadata = MSGPackSerializer.dumps(metadata)\n", " serialized_metadata_last_piece = MSGPackSerializer.dumps(dict(metadata, **{_END_OF_STREAM_KEY: True}))\n", " \n", - " requests = [\n", + " return [\n", " runtime_pb2.ExpertRequest(\n", " uid=uid, tensors=[tensor_part], \n", " metadata=serialized_metadata if i != len(parts) - 1 else serialized_metadata_last_piece)\n", " for i, tensor_part in enumerate(parts)\n", " ]\n", - " \n", - " print(\"CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs\", requests)\n", - " outputs = await asyncio.wait_for(stub.rpc_forward_backward_stream(iter_as_aiter(requests)), config.connect_timeout)\n", - " outputs = aiter_with_timeout(outputs, config.request_timeout)\n", - " return await deserialize_tensor_stream(msg.tensors async for msg in outputs)\n", - "\n", - "\n", - "\n", + " \n", "async def run_remote_forward_backward(\n", " sequence_manager: RemoteSequenceManager,\n", " peer_id: PeerID,\n", @@ -79,30 +79,70 @@ " codecs = list(nested_flatten(codecs))\n", " assert len(codecs) == len(flat_tensors), f\"got {len(flat_tensors)} tensors but {len(codecs)} compression codecs\"\n", "\n", - " # Asynchronous serialization\n", - " loop = asyncio.get_running_loop()\n", - " serialized_tensors = await asyncio.gather(\n", - " *(\n", - " loop.run_in_executor(None, serialize_torch_tensor, tensor, compression)\n", - " for tensor, compression in zip(flat_tensors, codecs)\n", - " )\n", - " )\n", "\n", " # call RPC on remote server\n", " size = sum(t.element_size() * t.nelement() for t in flat_tensors)\n", " # Hotfix: we use \"// 2\" since hivemind==1.1.5 serializes bfloat16 tensors in float32, so they take 2x more space - TODO remove in the next PR\n", - " output_tensors = await _run_forward_part(\n", - " merged_uid, serialized_tensors, stub, sequence_manager.config, metadata=metadata\n", - " )\n", + " \n", + " ### HERE BEGINS INLINED REQUEST SENDER \n", + " # used to look like this:\n", + " # output_tensors = await _run_forward_part(\n", + " # merged_uid, serialized_tensors, stub, sequence_manager.config, metadata=metadata\n", + " # )\n", + " config = sequence_manager.config\n", + " assert _END_OF_STREAM_KEY not in metadata\n", + " forward_requests = await pack_as_expert_requests(merged_uid, flat_tensors, codecs, metadata)\n", + " backward_codecs = [runtime_pb2.CompressionType.NONE] #TODO replace with proper compression\n", + " fake_grad_outputs = torch.randn_like(flat_tensors[0])\n", + " _, backward_args_structure = pack_args_kwargs(args[0], fake_grad_outputs, *args[1:], **kwargs)\n", + " backward_metadata = dict(metadata, args_structure=backward_args_structure)\n", + " \n", + " grad_requests = await pack_as_expert_requests(merged_uid, (fake_grad_outputs,), backward_codecs, backward_metadata)\n", + " \n", + " received_outputs = asyncio.Event()\n", + "\n", + " async def iterate_inputs():\n", + " for request in forward_requests:\n", + " yield request\n", + " print(\"WAITING FOR OUTPUTS\")\n", + " await received_outputs.wait()\n", + " print(\"RECEIVED OUTPUTS - SENDING GRADS\")\n", + " for request in grad_requests:\n", + " yield request\n", + " print(\"SENT GRADS\")\n", + "\n", + " async def _wrap_input_stream(stream):\n", + " async for expert_request in stream:\n", + " yield expert_request\n", + " if not expert_request.metadata:\n", + " continue #TODO write more generally\n", + " metadata = MSGPackSerializer.loads(expert_request.metadata)\n", + " print(metadata)\n", + " if metadata.get(_END_OF_STREAM_KEY):\n", + " break\n", + "\n", + " print(\"CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs\", iterate_inputs())\n", + " outputs_stream = await asyncio.wait_for(stub.rpc_forward_backward_stream(iterate_inputs()), config.connect_timeout)\n", + " outputs_stream = aiter_with_timeout(outputs_stream, config.request_timeout)\n", + " \n", + " output_hidden_states = await deserialize_tensor_stream(msg.tensors async for msg in _wrap_input_stream(outputs_stream))\n", + " received_outputs.set()\n", + "\n", + " grad_inputs = await deserialize_tensor_stream(msg.tensors async for msg in _wrap_input_stream(outputs_stream))\n", + " print(\"RECEIVED GRAD INPUTS\")\n", + " #TODOreturn output_hidden_states, grads\n", + "\n", + " ####\n", + " \n", " # backward compatibility: ensure requires_grad; remove after https://github.com/learning-at-home/hivemind/pull/591\n", " requires_grad = any(tensor.requires_grad for tensor in flat_tensors)\n", - " output_tensors = [tensor.requires_grad_(requires_grad) for tensor in output_tensors]\n", - " return output_tensors\n" + " output_tensors = [tensor.requires_grad_(requires_grad) for tensor in output_hidden_states]\n", + " return output_tensors, grad_inputs\n" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 10, + "execution_count": 5, "id": "1c47c89a", "metadata": {}, "outputs": [ @@ -110,195 +150,22 @@ "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ - "Mar 09 22:09:16.235 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Make sure you follow the LLaMA's terms of use: https://bit.ly/llama2-license for LLaMA 2, https://bit.ly/llama-license for LLaMA 1\n", - "Mar 09 22:09:16.236 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Using DHT prefix: TinyLLama-v0-hf\n", - "100%|██████████| 10/10 [00:00<00:00, 63.18it/s]" + "Mar 17 18:37:25.661 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Make sure you follow the LLaMA's terms of use: https://bit.ly/llama2-license for LLaMA 2, https://bit.ly/llama-license for LLaMA 1\n", + "Mar 17 18:37:25.661 [\u001b[1m\u001b[34mINFO\u001b[0m] Using DHT prefix: TinyLLama-v0-hf\n", + "100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 26.19it/s]" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ - "CALLING stub.rpc_forward_stream on serialized inputs [uid: \"TinyLLama-v0-hf.0 TinyLLama-v0-hf.1\"\n", - "tensors {\n", - " buffer: \"$?o?\\030>\\306>m?\\003?,?(?\\374>\\330=}?\\004>\\017?[?D?\\034?$>\\266>\\240p>m?I?\\\\?\\024?c?E? >k?R?v?\\322>\\272>\\242>\\206>\\200;Q?0=z?\\300=\\212>@?\\314>F?\\033?\\200=\\276>\\026?\\230=\\r?\\202>\\250=\\324>\\202>=?$?\\034>V?\\023?\\222>\\036?g?\\\\>\\020?o?\\340=~?\\366>d?\\340>l>x?h>\\216>\\000>,?f?\\270>\\320>\\230>\\340<2?[?I?\\360>w?[?\\340<@>7?0=\\276>\\270>\\206>\\013?`=\\300>|>\\202>h>0>\\000?\\350=g?\\274>\\374>\\270=\\204>=?\\350>\\244>\\036?&?(?O?~?\\316>\\202>#?.?\\010>\\005?v?n?\\314>R?4>\\200<\\214>h> 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AsyncIterator[runtime_pb2.ExpertRequest]: async with timeout(self.request_timeout): - wrapped_requests = self._wrap_input_stream(requests) # Parse requests and prepare backends - uid_str, flat_inputs, metadata = await self._gather_inputs(wrapped_requests, context) + uid_str, flat_inputs, metadata = await self._gather_inputs(self._read_until_eos(requests), context) requested_uids = self._check_uids(uid_str) self._log_request("rpc_forward_stream", requested_uids, context) @@ -620,6 +619,8 @@ async def rpc_forward_backward_stream( points, (float, int) ), f"rpc_forward_stream should have number of points as number or None, got {points}" + print(f"{requested_backends=}, {active_adapter=}, {points=}, {args_structure=}") + hidden_states = await run_rpc_forward( *flat_inputs, requested_backends=requested_backends, @@ -632,4 +633,36 @@ async def rpc_forward_backward_stream( for tensor in self._serialize_outputs(hidden_states, requested_backends, metadata): for part in 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points=points, + args_structure=backward_args_structure, + ) + + # Split the serialized_grad_inputs for streaming and respond + for tensor in self._serialize_grads(grads, requested_backends, metadata): + for part in split_for_streaming(tensor, DEFAULT_MAX_MSG_SIZE): + print("SENDING GRADS:", part) + yield runtime_pb2.ExpertResponse(tensors=[part])