SFT全参微调任务
前提条件
- SFT全参微调使用的数据集为alpaca_data数据，已经完成数据处理，具体参见SFT全参微调数据处理。
- 已经将开源HuggingFace权重转换为Megatron格式，具体参见SFT全参微调权重转换。
Step1 修改训练超参配置
SFT全参微调脚本llama2.sh，存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/llama2目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。
微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致，故配置可以与预训练相同。
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参数 |
值 |
参数说明 |
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DATASET_PATH |
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft |
必填。训练时指定的输入数据路径。一般为数据地址/处理后的数据前缀名，不加文件类型后缀。 请根据实际规划修改。 |
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TOKENIZER_PATH |
/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B |
必填。加载tokenizer时，tokenizer存放地址。请根据实际规划修改。 |
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MODEL_PATH |
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights |
必填。加载的权重文件路径。SFT全参微调权重转换章节中将HuggingFace格式转化为Megatron格式的权重文件。 |
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MODEL_TYPE |
70B |
必填。模型加载类型，根据实际填写7B、13B或70B。 |
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TRAIN_ITERS |
200 |
非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。 |
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MBS |
2 |
非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。默认值为2。取值建议如下：
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GBS |
1024 |
非必填。表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。取值默认值：
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TP |
8 |
非必填。表示张量并行。默认值为8，取值建议：
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PP |
8 |
非必填。表示流水线并行。取值建议：
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RUN_TYPE |
sft |
必填。表示训练类型，sft表示SFT微调训练。 |
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MASTER_ADDR |
xx.xx.xx.xx |
多机必填，单机忽略。指定主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 |
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NNODES |
8 |
多机必填，单机忽略。节点总数，单机写1，双机写2，8机写8。 |
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NODE_RANK |
0 |
多机必填，单机忽略。节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以8机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4 5 6 7）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 |
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WORK_DIR |
/home/ma-user/ws |
非必填。容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。 |
Step2 启动训练脚本
请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。
多机启动
以Llama2-70B为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。
#第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=70B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=70B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh ... ... # 第八台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=7 MODEL_TYPE=70B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh
以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。
其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH、MODEL_PATH为必填。TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填，有默认值。
单机启动
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，可以选用单机启动，以Llama2-13B为例。
进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本，先修改以下命令中的参数，再复制执行。
#非必填参数，有默认值 MBS=4 \ GBS=64 \ TP=8 \ PP=1 \ TRAIN_ITERS=200 \ WORK_DIR=/home/ma-user/ws \ #必填参数 MODEL_TYPE=13B \ RUN_TYPE=sft \ DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-13B/data/finetune/alpaca_ft \ TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-13B \ MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights \ sh scripts/llama2/llama2.sh
训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。
