MindSpeed-LLM

yaml文件参数配置

根据以下步骤修改yaml文件。

1. 数据集选择：以下参数二选一，详解如下。

   参数	示例值	参数说明
   backend_config.preprocess_data.input	【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址	训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一。
   backend_config.training.data-path	/home/ma-user/ws/xxx	已处理好数据路径目录，如有处理完成数据可设置此参数。

2. 训练场景、权重文件、输出目录及其他重要参数设置，详解如下。

   参数	示例值	参数说明
   backend_config.training.tokenizer-name-or-path	/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/model/llama2-70B	【必修改】加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
   af_output_dir	/home/ma-user/ws/save_dir	【必修改】训练任务结束生成日志及权重文件目录。
   backend_config.preprocess_data.handler-name	GeneralPretrainHandler AlpacaStyleInstructionHandler SharegptStyleInstructionHandler	【必修改】示例值需要根据数据集${dataset}的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用微调Alpaca数据集。 SharegptStyleInstructionHandler：使用Sharegpt数据集。
   backend_config.convert_ckpt_mg2hf	null	训练过程是否将Megatron格式的权重转换为HuggingFace格式的权重。默认转换，设置为null则表示不转换。
   断点续训
   backend_config.training. no-load-optim backend_config.training. no-load-rng	false	是否加载优化器状态。 false：表示不加载 true：表示加载
   backend_config.training.finetune	false	是否重置优化器状态、重置迭代次数为0。 true：是 false：否
   backend_config.training.load	path/to/xxx	加载训练过程中生成的Megatron格式权重。
   预训练
   backend_config.training.stage	false	表示训练类型，预训练设置为false。 false：预训练 sft：指令微调
   backend_config.preprocess_data.handler-name	GeneralPretrainHandler	指定数据集处理Handler
   backend_config.training.is-instruction-dataset	false	是否为结构化数据集。 true：是 false：否
   backend_config.training.finetune	false	是否重置优化器状态、重置迭代次数为0。 true：是 false：否
   reset-position-ids	true	在文档结束标记之后重置索引。 主要场景：数据集处理时使用了pack模式。

3. 其他参数设置，详解如下。

   参数	示例值	参数说明
   backend_config.training.micro-batch-size	1	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tensor-model-parallel-size和pipeline-model-parallel-size以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整，简称MBS。
   backend_config.training.global-batch-size	128	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，简称GBS。
   backend_config.training.tensor-model-parallel-size	8	表示张量并行，简称TP。
   backend_config.training.pipeline-model-parallel-size	4	表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等，简称PP。
   backend_config.training.context-parallel-size	1	表示context并行，默认为1；应用于训练长序列文本的模型，如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加此值（≥ 2），简称CP。
   backend_config.training.lr	2.5e-5	学习率设置。
   backend_config.training.min-lr	2.5e-6	最小学习率设置。
   backend_config.training.train-iters	10	非必填。表示训练step迭代次数，有默认值。
   backend_config.training.save-interval	1000	用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时，生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1
   backend_config.training.save-total-limit	-1	用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值>1时，保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。
   backend_config.training.load	null	加载权重路径，默认加载权重，null则表示不加载权重。

模型参数设置规定

• TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。
• TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。
• MBS（micro-batch-size）、GBS（global-batch-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。