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更新时间：2024-04-30 GMT+08:00
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预训练数据处理

训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。

这里以Llama2-70B为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。

Alpaca数据处理

数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中，以Llama2-70B为例， 脚本具体内容如下。

#进入到ModelLink目录下，xxx-Ascend请根据实际目录替换
cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
#加载ascendspeed及megatron模型
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
#数据预处理
python ./tools/preprocess_data.py \
 --input {work_dir}/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \
 --tokenizer-name-or-path {work_dir}/tokenizers/Llama2-70B \
 --output-prefix {work_dir}/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/alpaca \
 --workers 8 \
 --log-interval 1000 \
 --tokenizer-type PretrainedFromHF

参数说明：

  • ${work_dir}的路径指容器工作路径：如/home/ma-user/ws/ 。
  • - input：原始数据集的存放路径
  • - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca）
  • - 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
  • -workers：设置数据处理使用执行卡数量
  • -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

数据预处理后输出的训练数据如下：

  • alpaca_text_document.bin
  • alpaca_text_document.idx

训练的时指定的数据路径为${path}/alpaca/llama2-70B/alpaca_text_document， 不加文件类型后缀。

具体操作步骤如下：

  1. 创建数据处理后的输出目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/。
    cd /home/ma-user/ws/  #进入容器工作目录
mkdir -p processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain
  2. 将获取到的Alpaca预训练数据集传到上一步创建的目录中。如还未下载数据集，请参考准备数据获取。
  3. 进入“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”目录，在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。
    此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 
    #加载ascendspeed及megatron模型，xxx-Ascend请根据实际目录替换
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
#进入到ModelLink目录下：
cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ 
#执行以下命令： 
python ./tools/preprocess_data.py \
 --input /home/ma-user/ws/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \
 --tokenizer-name-or-path /home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B \
 --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/alpaca \
 --workers 8 \
 --log-interval 1000 \
 --tokenizer-type PretrainedFromHF
  1. 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/目录下生成alpaca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。
    图1 处理后的数据

自定义数据

如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。

#示例：
#1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user/ws/training_data目录下: 如data.json
#2.运行转换脚本
cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/  

#加载ascendspeed及megatron模型，xxx-Ascend请根据实际目录替换
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
python ./tools/preprocess_data.py \
 --input {work_dir}/training_data/data.json \
 --tokenizer-name-or-path {work_dir}/tokenizers/Llama2-70B \
 --output-prefix {work_dir}/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/pretrain/alpaca \
 --workers 8 \
 --log-interval 1000 \
 --tokenizer-type PretrainedFromHF 
 #3.执行完成后在 datasets文件夹中可以得到 data_text_document.idx 与data_text_document.bin 两个文件
父主题： 预训练
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