Megatron-LMの高速化関連オプション一覧

network_size_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
num-layers	トランスフォーマーレイヤ数	None	モデル依存, int
encoder-num-layers	トランスフォーマーエンコーダレイヤ数	None	モデル依存, int
decoder-num-layers	トランスフォーマーデコーダレイヤ数	None	モデル依存, int
hidden-size	トランスフォーマーの隠れサイズ	None	モデル依存、int
ffn-hidden-size	トランスフォーマーFFNの隠れサイズ	4 * hidden-size	モデル依存、int
num-attention-heads	トランスフォーマーアテンションヘッド数	None	モデル依存、int
kv-channels	マルチヘッドアテンションのProjection weights dimension	hidden-size // num-attention-heads	モデル依存、int
group-query-attention	group-query-attentionを使用する	無	有無
num-query-groups	group-query-attentionのquery-group数	1	int
max-position-embeddings	position embeddingサイズ	None	モデル依存、int
position-embedding-type	Deprecated. Position embedding type	"learned_absolute"	learned_absolute or "rope" or "none"
use-rotary-position-embeddings	rotary position embeddingsを使用する	無	有無
rotary-base	rotary position embeddingsのtheta値	10000	int
rotary-percent	rotary dimensionの使用率	1.0 (100%)	float
rotary-interleaved	interleaved rotary embeddingを使用する	無	有無
rotary-seq-len-interpolation-factor	rotary embeddingsのsequence length補間係数	None	int
no-position-embedding	position embeddingを使用しない	無	有無
make-vocab-size-divisible-by	計算効率のためにvocab sizeを割り切る単一サイズ。この値でpaddingされる	128	int
normalization	layer normalization type	"layernorm"	"layernorm" or "rmsnorm"
norm-epsilon	layer norm epsilon	1e-5	float
apply-layernorm-1p	数値的な安定性を向上させるためにlayer normを0中心に調整する	無	有無
apply-residual-connection-post-layernorm	オリジナルのBERT残差接続順序を使用する	無	有無
openai-gelu	OpenAI GeLUを使用する（後方互換性の確保を除いて非推奨）	無	有無
squared-relu	デフォルトgeluの代わりにsquared relu activationを使用する	無	有無
swiglu	デフォルトgeluの代わりにgated linear units and SiLU activationを使用する	無	有無
onnx-safe	ONNX exporterの既知の問題を回避するオプション	false	bool
bert-no-binary-head	BERT binary headを無効化する	無	有無
untie-embeddings-and-output-weights	embeddingsとoutput weightsをほどく	無	有無

regularization_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
attention-dropout	Post attention dropout率	0.1	float
hidden-dropout	hidden state transformerのdropout率	0.1	float
weight-decay	L2正規化のweight decay係数	0.01	float
start-weight-decay	L2正規化のweight decay係数の初期値	なし	float
end-weight-decay	L2正規化のweight decay係数の最終値	なし	float
weight-decay-incr-style	weight decay増加関数	"constant"	"constant" or "linear" or "cosine"
clip-grad	global L2 normに基づくGradient clipping	1.0	float
adam-beta1	adamの係数1	0.9	float
adam-beta2	adamの係数2	0.999	float
adam-eps	数値安定性を向上させるための分母に加算される項	1e-8	float
sgd-momentum	SGDのmomentum因子	0.9	float

training_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
micro-batch-size	マイクロバッチサイズ	None	int
global-batch-size	グローバルバッチサイズ	None(micro-batch-size * data-parallel-size)	int
rampup-batch-size	--rampup-batch-size <start batch size> <batch size incerement> <ramp-up samples>、start batch sizeからglobal-batch-sizeまでイテレーション毎に線形にバッチサイズを増加させる	None
decrease-batch-size-if-needed	batch_sizeがmicro_batch_size×dp_sizeで割り切れない場合にbatch_sizeを減らす	無	有無
recompute-activations	大きいモデル、シーケンス、バッチサイズのトレーニングのためにactivationの再計算を有効化	無	有無
recompute-granularity	recompute-activationsの粒度、"full"：tranformer layer全体、"selective"：core attention part	None	"full" or "selective"
no-check-for-nan-in-loss-and-grad	loss, gradのNaNをチェックしない	無	有無
distribute-saved-activations	再計算したactivationsをモデルパラレルグループを横断して分配する	無	有無
recompute-method	再計算メソッド、"uniform"：transformer layerを均等に分割し、各チャンクで再計算、"block"：パイプラインステージごとに再計算	None	"uniform" or "block"
recompute-num-layers	recompute-methodで指定した再計算手法における再計算レイヤの数	1	int
no-clone-scatter-output-in-embedding	emebedding layerにおけるscatterの出力をGC original tensorへとcloneしない	無	有無
profile	nsys profilingを有効にする	無	有無
profile-step-start	プロファイルを取る開始global step	10	int
profile-step-end	プロファイルを取る終了global step	12	int
profile-ranks	プロファイルを取るグローバルランク	[0]	int配列
tp-comm-overlap	TP通信とGEMMカーネルをオーバラップする	無	有無
tp-comm-overlap-cfg	tp-comm-overlapのコンフィグファイル	None	str
disable-tp-comm-overlap-ag	パイプラインにおけるGEMMとAll-Gatherのオーバラップを無効化する	無	有無
disable-tp-comm-overlap-rs	パイプラインにおけるGEMMとReduce-Scatterのオーバラップを無効化する	無	有無
tp-comm-overlap-rs-dgrad	Reduce-Scatterとdgrad GEMMをオーバラップする	無	有無
disable-tp-comm-bulk-dgrad	All-Gatherとbprop activation gradient GEMMのオーバラップを無効化する	無	有無
disable-tp-comm-bulk-wgrad	All-Gatherとbprop weight gradient GEMMのオーバラップを無効化する	無	有無
use-cpu-initialization	CPUで重みを初期化し、TPによる初期化の違いを排除する	無	有無
empty-unused-memory-level	イテレーション毎にtorch.cuda.empty_cache()を呼ぶ	0	0 (off) or 1 (moderate) or 2 (aggressive)
deterministic-mode	デバッグ用に決定的動作で実行する	無	有無
check-weight-hash-across-dp-replicas-interval	weight hashを確認するinterval	None	int
calculate-per-token-loss	global batchのnon-padded tokenに対してcross entropy lossを計算する	無	有無

deprecated

オプション名	役割	デフォルト値	制約
checkpoint-activations	recompute-activationsと同等	無	有無
train-iters	学習イテレーション数	None	int, train-samplesのどちらかを設定
train-samples	学習サンプル数	None	int, train-itersのどちらかを設定
log-interval	ログ出力のイテレーション間隔	100	int
exit-interval	終了イテレーション	None	int
exit-duration-in-mins	終了時間（分）	None	int
exit-signal-handler	SIGTERM受信後、checkpointをsaveして終了する	無	有無
tensorboard-dir	tensorboard logのディレクトリ	None	str
no-masked-softmax-fusion	query_key_value scaling, masking, softmaxのfusionを無効化	無	有無
no-bias-gelu-fusion	bias, geluのfusionを無効化	無	有無
no-bias-swiglu-fusion	bias, swigluのfusionを無効化	無	有無
no-bias-dropout-fusion	bias, dropoutのfusionを無効化	無	有無
no-bias-rope-fusion	rope fusionを無効化。megatron-coreのみ対応	無	有無
cross-entropy-loss-fusion	cross entropy loss計算をfusionする	無	有無
use-flash-attn	FlashAttentionを使用する	無	有無
disable-bias-linear	linear layersのbiasを無効化する	無	有無
add-qkv-bias	QKV linear layerのbiasを有効化	無	有無
optimizer	optimizer function	"adam"	"adam" or "sgd"
dataloader-type	single passかmulti pass	None	"single" or "cyclic" or "external"
no-async-tensor-model-parallel-allreduce	このオプションは無視される	無	有無
no-persist-layer-norm	persistent fused layer norm kernelを無効化する。特定のhidden sizeのみサポートされる	無	有無
sequence-parallel	Megatron-LMのsequence parallel optimizationを有効化する	無	有無
no-gradient-accumulation-fusion	linear layerのweight gradient計算に対するfusing gradient accumulationを無効化する	無	有無
use-mcore-models	megatron-coreを使用する。しかしデフォルトでmcoreを使用するのでdeprecated	無	有無
use-legacy-models	megatron-legacyを使用する	無	有無
manual-gc	しきい値ベースのガベージコレクターを使用しない	無	有無
manual-gc-interval	ガベージコレクションをトリガーするトレーニングステップ間隔	0（gcをトリガーしない）	int
no-manual-gc-eval	evalではmanual gcしない	無	有無
disable-tp-comm-split-ag	All-Gatherとfprop GEMMをオーバラップしない	無	有無
disable-tp-comm-split-rs	Reduce-Scatterとfprop GEMMをオーバラップしない	無	有無

initialization_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
seed	python, numpy, pytorch, cudaで使用されるRandom seed	1234	int
data-parallel-random-init	data parallel ranksに沿ってパラメータをランダム初期化する	無	有無
init-method-std	重みの初期化に使用されるゼロ平均正規分布の標準偏差	0.02	float
init-method-xavier-uniform	Xavier uniform parameter初期化を有効化	無	有無

learning_rate_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
lr	warmup, decay適用前の初期learning rate	None	float
lr-decay-style	Learning rate decay function	"linear"	"constant" or "linear" or "cosine" or "inverse-square-root" or "WSD"
lr-wsd-decay-style	WSDのdecay style	"exponential"	"exponential" or "linear" or "cosine"
lr-decay-iters	decay learning rate overのイテレーション数	None(= train-iters)	int
lr-decay-samples	decay learning rate overのサンプル数	None(= train-samples)	int
lr-wsd-decay-samples	WSDにおけるdecayサンプル数	None	int
lr-wsd-decay-iters	WSDにおけるdecayイテレーション数	None	int
lr-warmup-fraction	fraction of lr-warmup-(iters/samples)	None	float
lr-warmup-iters	linearly warmup learning rate overのイテレーション数	0	int
lr-warmup-samples	linearly warmup learning rate overのサンプル数	0	int
lr-warmup-init	lr warmupの初期値	0.0	float
warmup	旧lr warmupパラメータ、lr-warmup-*を使う	None	int
min-lr	learning rateの最小値	0.0	float
override-opt_param-scheduler	チェックポイントを無視してlrスケジューラの値をすべてリセットする	無	有無
use-checkpoint-opt_param-scheduler	チェックポイントのlrスケジューラの値を使用する	無	有無
decoupled-lr	入力と出力層でlrを分ける	None	float
decoupled-min-lr	入力と出力層でlrの最小値を分ける	None	float

checkpointing_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
save	チェックポイントの保存パス	None	str
save-interval	チェックポイントを保存するイテレーション間隔	None	int
no-save-optim	optimizerを保存しない	無	有無
no-save-rng	rng stateを保存しない	無	有無
load	チェックポイントのloadパス	None	str
no-load-optim	チェックポイントのoptimizerをloadしない	無	有無
no-load-rng	チェックポイントのrng stateをloadしない	無	有無
non-persistent-save-interval	non-persistent savesするイテレーション間隔	None	int
non-persistent-ckpt-type	non-persistent modelチェックポイントのタイプ	None（non-persistent checkpointingを使用しない）	"global"(Luster)or "local"（rankごとにSSD/ramdisk、TBD）or "in_memory"（serializationを防ぐ特別な方法、TBD）
non-persistent-global-ckpt-dir	global non-persistent model checkpointsのディレクトリ	None	str
finetune	finetuneのためにチェックポイントからoptimizer, rng stateをloadせずに、iterationを0に設定する	無	有無
pretrained-checkpoint	ファインチューンのために事前学習されたモデルのチェックポイントディレクトリ	None	str
ckpt-step	loadするチェックポイントのステップ	None	int
no-initialization	モデル構築時に初期化を行わないことでチェックポイントからの読み込み時に起動時間を短縮する	無	有無
use-checkpoint-args	チェックポイントのargsで現在のargsを上書きする	無	有無
exit-on-missing-checkpoint	チェックポイントのloadに失敗した場合に、ランダムパラメータでtrainingせずに終了する	無	有無
use-dist-ckpt	distributed checkpoint formatを使用する	無	有無
auto-detect-ckpt-format	チェックポイントフォーマットを自動検出する	無	有無
dist-ckpt-format	distributed checkpoint format	"torch_dist"	"zarr" or "torch_dist"
ckpt-fully-parallel-save	デフォルトになったのでDeprecated	無	有無
no-ckpt-fully-parallel-save	ckpt-fully-parallel-saveしない	無	有無
async-save	チェックポイントを非同期保存する	無	有無
ckpt-fully-parallel-load	ckpt-fully-parallel-saveで保存されたチェックポイントのload	無	有無
ckpt-assume-constant-structure	model, optimizer構造がconstantであることを仮定する	無	有無
dist-ckpt-strictness	distributed checkpoint loadにおけるkey mismatchのhandling方法	"assume_ok_unexpected"	StrictHandling.values

mixed_precision_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
fp16	fp16でmodelを実行する	無	有無
bf16	bfloat16でmodelを実行する	無	有無
loss-scale	Static loss scaling、2べきを設定するとfp16 convergenceの向上を期待できる	None (dynamic loss scaling)	float
initial-loss-scale	dynamic loss scalingの初期値	2**32	float
min-loss-scale	dynamic loss scalingの最小値	1.0	float
loss-scale-window	dynamic scaleの上下ウィンドウ	1000	float
hysteresis	dynamic loss scalingのhysteresis	2	int
fp32-residual-connection	residual connectionsをFP32に移行	無	有無
apply-query-key-layer-scaling	scale Q * K^T by 1 / layer-number	無	有無
attention-softmax-in-fp32	--no-query-key-layer-scaling時に、fp32でattention maskingとsoftmaxを計算する	無	有無
accumulate-allreduce-grads-in-fp32	gradient accumulationとallreduceをFP32で実行	無	有無
fp16-lm-cross-entropy	lmヘッドのクロスエントロピーのunreduced loss計算をfp16に移行	無	有無

distributed_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
tensor-model-parallel-size	TPサイズ	1	int
pipeline-model-parallel-size	PPサイズ	1	int
encoder-pipeline-model-parallel-size	encoderのPPサイズ	None	int
pipeline-model-parallel-split-rank	encoderとdecoderで分割するランク。Deprecated: use encoder-pipeline-model-parallel-size	None	int
model-parallel-size	旧オプション、tensor-model-parallel-sizeを使用する	None	int
num-layers-per-virtual-pipeline-stage	virtual pipeline stageのレイヤ数	None	int
no-overlap-p2p-communication	pipeline parallel communicationとforward/backwardチャンクをオーバラップしない	無	有無
distributed-backend	distributed trainingのバックエンド	"nccl"	"nccl" or "gloo"
distributed-timeout-minutes	torch.distributed.のタイムアウト分	10	int
overlap-grad-reduce	DDP grad reduceをオーバラップする	無	有無
defer-embedding-wgrad-compute	vocabulary projection linear layer weight gradient計算をpipeline flushまで延期する	無	有無
wgrad-deferral-limit	defer-embedding-wgrad-computeにおいて延期するマイクロバッチ数	0	int
no-delay-grad-reduce	最初のPPステージを除くすべてのPPステージでgrad reductionを遅延/同期させない	無	有無
ddp-bucket-size	data-parallel通信のバケットサイズ	None	int
ddp-average-in-collective	コレクティブ通信で平均を計算する	無	有無
overlap-param-gather	param all-gatherをオーバラップする	無	有無
delay-param-gather	最初のPPステージを除くすべてのPPステージでparal all-gatherを遅延/同期させる	無	有無
no-scatter-gather-tensors-in-pipeline	パイプラインでのテンソルの通信を最適化するためにscatter/gatherを使用しない	無	有無
use-ring-exchange-p2p	p2p communicationsにcustom-built ring exchangeを使用する	無	有無
local-rank	ローカルランク	無	有無
lazy-mpu-init	initialize_megatron()時にDDPの初期化を省略し、代替の関数を返す。external DDP manager用	無	有無
standalone-embedding-stage	input embedding layerをpipeline stageに配置する	無	有無
use-distributed-optimizer	distributed optimizerを使用する	無	有無
context-parallel-size	context parallelismの次元数	1	int
nccl-communicator-config-path	NCCL communicator config yamlのパス。min_ctas, max_ctas, cga_cluster_sizeを設定	None	str
use-tp-pp-dp-mapping	デフォルトtp-dp-ppではなくtp-pp-dpでrankを割り当てる	None	str

validation_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
eval-iters	evaluation validation/testのイテレーション数	100	int
eval-interval	evaluationのイテレーション間隔	1000	int
test-mode	実験と並行してreal-time test行う	無	有無
skip-train	trainingを省略し、evalutionのみ実行する	無	有無

data_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
data-path	データセットのパス、複数指定可	None
split	training, validation, testの分割割合	"969, 30, 1"	str
train-data-path	trainingデータセットのパス	None
valid-data-path	validデータセットのパス	None
test-data-path	testデータセットのパス	None
data-cache-path	キャッシュインデックスファイルの格納パス	None
no-mmap-bin-files	.binファイルのmmap-ingを無効化する	無	有無
mock-data	data load, validation, optをスキップして、人工的にモックデータを生成する	無	有無
vocab-size	vocab size	None	int
vocab-file	vocab fileのパス	None	str
merge-file	BPE merge fileのパス	None	str
vocab-extra-ids	追加vocabularyトークン数	0	int
seq-length	最大シーケンス長	None	int
encoder-seq-length	encoderの最大シーケンス長	None	int
decoder-seq-length	decoderの最大シーケンス長	None	int
retriever-seq-length	biencoder modelのretrieverのための最大シーケンス長	256	int
sample-rate	trainingデータのサンプルレート	1.0	float, (0,1)
mask-prob	トークンをマスクに置き換える確率	0.15	float
short-seq-prob	shortシーケンスを生成する確率	0.1	float
num-workers	Dataloader number of workers	2	int
tokenizer-type	使用するtokenizer	None	"BertWordPieceLowerCase" or "BertWordPieceCase" or "GPT2BPETokenizer" or "SentencePieceTokenizer" or "GPTSentencePieceTokenizer" or "HuggingFaceTokenizer" or "Llama2Tokenizer" or "Llama3Tokenizer" or "MistralTokenizer" or "TikTokenizer" or "NullTokenizer"
tokenizer-model	Sentencepiece tokenizer model	None	str
tiktoken-pattern	tiktoken tokeninzerのバージョン	None	"v1" or "v2"
tiktoken-num-special-tokens	tiktoken tokeninzerのスペシャルトークン数	1000	int
tiktoken-special-tokens	tiktokenスペシャルトークン例：["<unk>", "<s>", "</s>"]	None	str配列
reset-position-ids	end-of-document tokenの後にposistion idsをリセットする	無	有無
reset-attention-mask	end-of-document tokenの後にattention maskをリセットする	無	有無
eod-mask-loss	end-of-document tokenのためにlossをmaskする	無	有無
no-create-attention-mask-in-dataloader	dataloaderでattention masksを作らない	無	有無
num-dataset-builder-threads	dataset builderのためのrankごとのスレッド数	1	int
s3-cache-path	s3 dataloaderを使用した際のcache index filesパス	None	str

autoresume_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
adlr-autoresume	adlr cluster上でautoresumeを有効化する	無	有無
adlr-autoresume-interval	autoresume信号をチェックする間隔	1000	int

moe_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
expert-model-parallel-size	expert model parallelismの次元	1	int
num-experts	MoEのexpert数	None	int
moe-router-load-balancing-type	load balancing type	"aux_loss"	"aux_loss" or "sinkhorn" or "none"
moe-router-topk	各トークンにルーティングするエキスパートの数	2	int
moe-router-pre-softmax	pre-softmax routingを有効化	無	有無
moe-grouped-gemm	Grouped GEMMを活用	無	有無
moe-aux-loss-coeff	aux lossの係数をスケーリング。推奨1e-2	0.0	float
moe-z-loss-coeff	z-lossの係数をスケーリング。推奨1e-3	None	float
moe-input-jitter-eps	入力テンソルに印加するノイズのjitter-eps	None	float
moe-token-dispatcher-type	moe-token-dispatcher-type	"allgather"	"allgather" or "alltoall"
moe-per-layer-logging	レイヤごとのloggingを有効化	無	有無
moe-expert-capacity-factor	各expertのcapacity factor	None	float
moe-pad-expert-input-to-capacity	入力のパディング	無	有無
moe-token-drop-policy	drop tokens policy	"probs"	probs or "position"
moe-layer-recompute	moe_layerのcheckpointing	無	有無
moe-extended-tp	expert parallelismを利用する	無	有無

logging_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
log-params-norm	params normを計算しログ出力する	無	有無
log-num-zeros-in-grad	勾配の零数を計算しログ出力する	無	有無
log-throughput	throughputを計算しログ出力する	無	有無
log-progress	checkpoint directoryのprogress.txtにprogressを出力する	無	有無
timing-log-level	ログレベル	0	0（イテレーション情報のみ）or 1（一部のoperations）or 2（全てのoperations）
no-barrier-with-level-1-timing	Level 1タイマーにbarrierを使用しない	無	有無
timing-log-option	複数rankの時間reportの方法	"minmax"	"max"（最大値のみ報告）or "minmax"（最小値と最大値のみ報告）or "all"（全て報告）
tensorboard-log-interval	tensorboardのログ間隔	1	int
tensorboard-queue-size	tensorboardのイベントキューサイズ	1000	int
log-timers-to-tensorboard	tensorboardにtimersを記録する	無	有無
no-log-loss-scale-to-tensorboard	tensorboardにloss scaleを記録しない	無	有無
log-validation-ppl-to-tensorboard	tensorboardにvalidation perplexityを記録する	無	有無
log-memory-to-tensorboard	tensorboardにmemoryを記録する	無	有無
log-world-size-to-tensorboard	tensorboardにworld-sizeを記録する	無	有無
wandb-project	wandb project name	""	str
wandb-exp-name	wandb experiment name	""	str
wandb-save-dir	wandb resultsをローカルに保存するディレクトリ	""	str
logging-level	デフォルトロギングレベル	None	str

straggler_detector_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
log-straggler	GPU毎にstragglerをログ出力する	無	有無
disable-straggler-on-startup	Startup時にStragglerDetectorを無効化する	無	有無
straggler-ctrlr-port	StragglerDetectorをon/offするポート	65535	int
straggler-minmax-count	high/low estimated throughputを報告するランク数	1	int

inference_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
inference-batch-times-seqlen-threshold	推論時に、batch size×sequence-lengthがこの値を下回る場合、pipeliningを使用しない	512	int
max-tokens-to-oom	OOMを防ぐための、推論時のトークン数の上限	12000	int
output-bert-embeddings	Bert embeddingsを出力する	無	有無
bert-embedder-type	Bert embedder	"megatron"	"megatron" or "huggingface"

transformer_engine_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
fp8-format	fp8 format	None	e4m3 or "hybrid"
fp8-margin	fp8のScaling margin	0	int
fp8-interval	fp8のScaling更新間隔	0	int
fp8-amax-history-len	テンソルごとにamax historyを記録するステップ数	1	int
fp8-amax-compute-algo	historyからamaxを計算するアルゴリズム	"most_recent"	"most_recent" or "max"
no-fp8-wgrad	その他の計算がfp8に設定されていても、wgradを高精度に計算する	無	有無
transformer-impl	Transformerの実装	"local"	"local" or "transformer_engine"

experimental_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
spec	<module_location function_name> pairをspecifyする	None	str
hybrid-attention-ratio	attention layersのtotal layerに対する比	0.0	float, [0,1]
hybrid-mlp-ratio	mlp layersのtotal layerに対する比	0.0	float, [0,1]
hybrid-override-pattern	hybrid layer patternを強制する	None	str
yaml-cfg	追加のargsのためのconfig file	None	str

one_logger_args

オプション名	役割	デフォルト値	制約
no-one-logger	one_loggerを無効化する	無	有無
one-logger-project	one_logger project name	None	str
one-logger-run-name	one-logger表示名	None	str
one-logger-async	one-logger async mode	None	str
app-tag-run-name	one-logger tag名	None	str
app-tag-run-version	one-loggerバージョン	0.0.0	str