训练的数据集预处理说明

预训练数据集预处理参数说明

预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：

• --input：原始数据集的存放路径。
• --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。
• --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。
• --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。
• --seq-length：要处理的最大seq length。
• --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
• --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。

输出数据预处理结果路径：

训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/

微调数据集预处理参数说明

微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下：

• --input：原始数据集的存放路径。
• --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）
• --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。
• --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。
• --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。
  • GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
  • GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
• --seq-length：要处理的最大seq length。
• --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
• --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。

输出数据预处理结果路径：

训练完成后，以llama2-13b为例，输出数据路径为：/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/finetune/

用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明

若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。

• 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。
• 方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。

其中环境变量详细介绍如下：