SSZのMerkleization

前回に引き続きSSZ(Simple Serialize)について解説する。今回はSSZのMerkleizationについてまとめる。

前回の記事はこちら。
y-nakajo.hatenablog.com

Merkleizationについては、引き続きSSZの仕様を参考にした。
github.com

概要

Eth1.0ではPatricia Merkle Trieを採用していたが、sszではよりシンプルにするために、Binary Merkle Treeを採用した。
さらにhashアルゴリズムもより汎用性を高めるためにkeccak256ではなく、広く利用されているsha256を採用した。
また、SSZではSchema構造を維持したままMerkleizeされる。これにより、Schemaの一部のデータのみをProofと共に共有することが可能となっている。

例えば次に示すDepositDataスキーマをMerkleizeする場合は、下図のtreeが構成され、root hashが求まる。

class DepositData(Container):
    pubkey: BLSPubkey # (= Bytes48)
    withdrawal_credentials: Bytes32
    amount: Gwei # (= Uint64)
    signature: BLSSignature  # Signing over DepositMessage (= Bytes96)

DepositDataのMerkleization

以降、Merkleization方法の各ステップを詳しく解説する。

SSZ - Simple Serialize

本記事では、現在のConsensus-Layer(旧Beacon Chain)で採用されているシリアル化アルゴリズムのSimple Serialize、通称sszについてまとめる。

sszについてまとめるにあたり、以下のサイトを参考にした。

github.com
ethereum.org
eth2book.info

Validatorのリワード計算方法

Validatorの報酬の計算方法は以下のページに整理されているが、これはPhaase0の計算式である。
kb.beaconcha.in

Consensus-LayerはAltairとBellatrixの２回のアップデートが加えられており、現在のValidatorの報酬計算式は変更されている。詳しくは以下のページまとめられているが、自分なりにも整理する。
pintail.xyz

なお、ここではConsensu Layerの報酬の計算方法のみを記載している。The Merge後はこれにプラスしてexecution-layerの手数料報酬も得られる。

2022年12月Ethereum Mainnetの同期について

先ほどEthereum Mainnetの同期が完了したので、同期に必要なシステム要件と掛かった時間を記録として残す。
なお、同期に必要となる時間はネットワーク状況や、接続したpeerによって大幅に前後することに注意。また、今回同期に用いたマシンは個人利用PCであり、並行して各種プログラムも稼働中であったことを追記しておく。

結果だけ先に記すと、execution layerの同期が完全に完了するまでにおおよそ６日ほど要した。

Failed to import transformers.trainer because of the following error の解決方法

huggingfaceのtransformersを使っていたら、急に「Failed to import transformers.trainer because of the following error」というエラーが発生した。対応方法がなかなか見つからなかったので記事に残しておく。

環境

Windows 11 Home + WSL2 + Ubuntu-20.04

conda version : 22.9.0
conda-build version : 3.21.9
python version : 3.8.13.final.0

ライブラリのバージョン

pytorch-transformers 1.2.0 pypi_0 pypi
transformers 4.18.0 py38h06a4308_0
pytorch 1.12.1 py3.8_cuda11.6_cudnn8.3.2_0 pytorch
pytorch-memlab 0.2.4 pypi_0 pypi
pytorch-mutex 1.0 cuda pytorch
pytorch-transformers 1.2.0 pypi_0 pypi
torchaudio 0.12.1 py38_cu116 pytorch
torchvision 0.13.1 py38_cu116 pytorch

Stack trace

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/transformers/utils/import_utils.py:1002, in _LazyModule._get_module(self, module_name)
   1001 try:
-> 1002     return importlib.import_module("." + module_name, self.__name__)
   1003 except Exception as e:

File ~/anaconda3/lib/python3.8/importlib/__init__.py:127, in import_module(name, package)
    126         level += 1
--> 127 return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)

File <frozen importlib._bootstrap>:1014, in _gcd_import(name, package, level)

File <frozen importlib._bootstrap>:991, in _find_and_load(name, import_)

File <frozen importlib._bootstrap>:975, in _find_and_load_unlocked(name, import_)

File <frozen importlib._bootstrap>:671, in _load_unlocked(spec)

File <frozen importlib._bootstrap_external>:843, in exec_module(self, module)

File <frozen importlib._bootstrap>:219, in _call_with_frames_removed(f, *args, **kwds)

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/transformers/trainer.py:176
    175 if is_datasets_available():
--> 176     import datasets
    178 if is_torch_tpu_available(check_device=False):

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/datasets/__init__.py:43
     41 del version
---> 43 from .arrow_dataset import Dataset
     44 from .arrow_reader import ReadInstruction

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/datasets/arrow_dataset.py:62
     60 from tqdm.auto import tqdm
---> 62 from . import config
     63 from .arrow_reader import ArrowReader

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/datasets/config.py:41
     40 # Imports
---> 41 DILL_VERSION = version.parse(importlib_metadata.version("dill"))
     42 PANDAS_VERSION = version.parse(importlib_metadata.version("pandas"))

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/packaging/version.py:49, in parse(version)
     48 try:
---> 49     return Version(version)
     50 except InvalidVersion:

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/packaging/version.py:264, in Version.__init__(self, version)
    261 def __init__(self, version: str) -> None:
    262 
    263     # Validate the version and parse it into pieces
--> 264     match = self._regex.search(version)
    265     if not match:

TypeError: expected string or bytes-like object

The above exception was the direct cause of the following exception:

RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
Cell In [27], line 3
      1 #@title Trainerの定義
----> 3 from transformers import Trainer
      4 from transformers import TrainingArguments
      5 from transformers import EarlyStoppingCallback

File <frozen importlib._bootstrap>:1039, in _handle_fromlist(module, fromlist, import_, recursive)

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/transformers/utils/import_utils.py:992, in _LazyModule.__getattr__(self, name)
    990     value = self._get_module(name)
    991 elif name in self._class_to_module.keys():
--> 992     module = self._get_module(self._class_to_module[name])
    993     value = getattr(module, name)
    994 else:

File ~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/transformers/utils/import_utils.py:1004, in _LazyModule._get_module(self, module_name)
   1002     return importlib.import_module("." + module_name, self.__name__)
   1003 except Exception as e:
-> 1004     raise RuntimeError(
   1005         f"Failed to import {self.__name__}.{module_name} because of the following error (look up to see its"
   1006         f" traceback):\n{e}"
   1007     ) from e

RuntimeError: Failed to import transformers.trainer because of the following error (look up to see its traceback):
expected string or bytes-like object

エラー原因

以下の組み合わせだと今回のエラーが発生する。
datasets==2.6.1
dill==0.3.5.1

エラー発生個所はdatasetsの以下の部分
https://github.com/huggingface/datasets/blob/a2576b8c1664806e814d2427bf21bbef4be85456/src/datasets/config.py#L41

エラー原因はどうやらdillのバージョンがimportlib.metadata.versionで取得できないからのようだ。実際にコンソールで試してみても取得できない。

Python 3.8.13 (default, Mar 28 2022, 11:38:47)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import importlib.metadata
>>> importlib.metadata.version("dill")
>>>

dill==0.3.6だとversion番号が変えてくるので、dill=0.3.5.1が悪さをしている模様。なので、0.3.6にしたいところだが、実はdatasets=2.6.1がまだdill==0.3.6に対応していないため、setup.pyにdill<0.3.6の指定がある。このため、強制的にdill==0.3.5.1にダウングレードされてしまう。

解決策

dill==0.3.5をインストールしたらよいかと思ったが、どうもconda installでインストールできなかった。multiprocessが依存ライブラリとしてdill >= 0.3.6を指定しており、コンフリクトが起きるためなのかな？

最終的には、datasets=2.4.0にすることで解決できた。

なお、google colabでリモート接続の場合だとdill=0.3.5.1でも問題なく動いているので、おま環の可能性が高い。

Docker Desktop for Windowsに外部からアクセスできるようにする

Docker Desktop for WindowsでNginxを建てて、そのNginxにLAN内のほかのPCからアクセスする方法。
Windows Firewallに対して80番ポート(Nginxをホスト側の80番ポートにフォワードしてる場合だが）を開ける。
他のブログなどで書かれているのは大体ここまで。で、今回これだけだとうまくいかなくてハマった。

80番ポートを開けるだけでなく、Docker Desktop for Windowsに対してのdeny設定もオフにする必要がある。

上記のように設定する。

プライベートネットワークへの接続として設定していた場合はたぶん問題ない。僕の場合は、パブリックネットワークとして設定していたのでここをオフにする必要があった。

気づいたら当たり前だけど、気づくまで時間かかったので備忘録として残しておく。

Windows 11 + RTX2080TiでのDeepLearning環境メモ

nvidia driverを最新版にしたり、cuDNNの公開鍵が無効になったため、cudaを入れなおしたりなどしていたらpytorchからGPUが認識できなくなってしまった（泣

環境を再構築したので、cudaやdriver versionなどをメモとして残しておく。
cudaとNvidiaのdriver及び、GPUのシリーズなどでバージョンをそろえないといけないらしいので、そのあたりでよくわからなくて困ってる人の助けになれば。。。

pystyle.info

ということで、自分は以下の環境、バージョンでpytorchがGPUを認識できています。