pt_scripts_zh (original) (raw)
预训练脚本
训练步骤
训练脚本：scripts/training/run_clm_pt_with_peft.py
进入项目的scripts/training目录，运行bash run_pt.sh进行指令精调，默认使用单卡。运行前用户应先修改脚本并指定相关参数，脚本中的相关参数值仅供调试参考。run_pt.sh的内容如下：
########参数设置######## lr=1e-4 lora_rank=64 lora_alpha=128 lora_trainable="q_proj,v_proj,k_proj,o_proj,gate_proj,down_proj,up_proj" modules_to_save="embed_tokens,lm_head" lora_dropout=0.05
pretrained_model=path/to/hf/meta-llama-3-8b/dir dataset_dir=path/to/pt/data/dir data_cache=temp_data_cache_dir per_device_train_batch_size=1 gradient_accumulation_steps=8 block_size=1024 output_dir=output_dir
torchrun --nnodes 1 --nproc_per_node 1 run_clm_pt_with_peft.py
--model_name_or_path ${pretrained_model}
--tokenizer_name_or_path ${pretrained_model}
--dataset_dir ${dataset_dir}
--data_cache_dir ${data_cache}
--validation_split_percentage 0.001
--per_device_train_batch_size ${per_device_train_batch_size}
--do_train
--seed $RANDOM
--bf16
--num_train_epochs 1
--lr_scheduler_type cosine
--learning_rate ${lr}
--warmup_ratio 0.05
--weight_decay 0.1
--logging_strategy steps
--logging_steps 10
--save_strategy steps
--save_total_limit 3
--save_steps 200
--gradient_accumulation_steps ${gradient_accumulation_steps}
--preprocessing_num_workers 8
--block_size ${block_size}
--output_dir ${output_dir}
--overwrite_output_dir
--ddp_timeout 30000
--logging_first_step True
--lora_rank ${lora_rank}
--lora_alpha ${lora_alpha}
--trainable ${lora_trainable}
--lora_dropout ${lora_dropout}
--modules_to_save ${modules_to_save}
--torch_dtype bfloat16
--load_in_kbits 16
--ddp_find_unused_parameters False \
部分参数的解释如下：
--dataset_dir: 预训练数据的目录，可包含多个以txt结尾的纯文本文件--data_cache_dir: 指定一个存放数据缓存文件的目录--use_flash_attention_2: 启用FlashAttention-2加速训练--load_in_kbits: 可选择参数为16/8/4，即使用fp16或8bit/4bit量化进行模型训练，默认bf16训练。--modules_to_save：需要额外训练的模块，注意这部分是全量精调；资源受限的情况下请设置为None（效果也会受到一些影响）
这里列出的其他训练相关超参数，尤其是学习率以及和total batch size大小相关参数仅供参考。请在实际使用时根据数据情况以及硬件条件进行配置。
使用多机多卡训练
请参考以下启动方式：
torchrun
--nnodes ${num_nodes}
--nproc_per_node ${num_gpu_per_node}
--node_rank ${node_rank}
--master_addr ${master_addr}
--master_port ${master_port}
run_clm_pt_with_peft.py
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