SFT全参微调数据处理
SFT全参微调(Supervised Fine-Tuning)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。
下载数据
SFT全参微调涉及的数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。
SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。
数据预处理
使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data.py存放在6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools目录中,脚本具体内容如下。
#加载ascendspeed及megatron模型: export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下: cd /home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令: python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/code/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \ --tokenizer-name-or-path $TOKENIZER_PATH \ --output-prefix $DATA_PATH \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --seq-length 4096 \ --append-eod
参数说明:
- input:用于微调的原始数据。
- output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀(例如:alpaca-ft)。
- tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['BertWordPieceLowerCase', 'BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer', 'PretrainedFromHF'],设置为PretrainedFromHF。
- tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径。
- handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。
- append-eod:参数用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列的结束,可以帮助模型更好地理解和处理长序列
- workers 需要使用的卡数
- seq-length:是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入,并返回序列的长度,需和训练时参数保持一致。
输出结果
alpaca_ft_packed_attention_mask_document.bin
alpaca_ft_packed_attention_mask_document.idx
alpaca_ft_packed_input_ids_document.bin
alpaca_ft_packed_input_ids_document.idx
alpaca_ft_packed_labels_document.bin
alpaca_ft_packed_labels_document.idx
数据处理具体操作
SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。
- 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/finetune/。
cd /home/ma-user/ws/ #进入容器工作目录 mkdir -p processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/finetune
- 进入代码目录“/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”,在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。
此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。
#加载ascendspeed及megatron模型: export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下: cd /home/ma-user/ws/6.3.904-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/BaiChuan2-13B \ --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/finetune/alpaca_ft \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --seq-length 4096 \ --append-eod
数据处理完后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。