文档首页/ AI开发平台ModelArts/ 最佳实践/ LLM大语言模型训练推理/ 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）/ 执行SFT全参微调训练任务
更新时间：2024-09-14 GMT+08:00
查看PDF
分享

执行SFT全参微调训练任务

Step1 上传训练权重文件和数据集

如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。

如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。

Step2 修改训练超参配置

以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。

修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
表1 训练超参配置说明

参数

示例值

参数说明

ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/alpaca_gpt4_data.json

必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。

ORIGINAL_HF_WEIGHT

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/models/llama2-13B

必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。

TOKENIZER_PATH

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/tokenizers/llama2-13B

该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。

INPUT_PROCESSED_DIR

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b

该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。

OUTPUT_SAVE_DIR

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/

该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG 文件。示例中，默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。

CKPT_SAVE_PATH

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b

保存训练生成的模型 CKPT 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/saved_models”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。

LOG_SAVE_PATH

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log

保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。

ASCEND_PROCESS_LOG_PATH

/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/plog

保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。

对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。

Step3 启动训练脚本

修改超参值后，再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32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/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。

启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下：

  • 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 
    多机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>
示例：
#第一台节点
sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh  xx.xx.xx.xx  4  0
# 第二台节点 
sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh  xx.xx.xx.xx  4  1
# 第三台节点 
sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh  xx.xx.xx.xx  4  2
# 第四台节点 
sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh  xx.xx.xx.xx  4  3
  • 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。 
    示例：
# 第一台节点
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh
# 第二台节点 
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh
# 第二台节点 
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=2 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh
# 第二台节点 
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.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、 NNODES、 NODE_RANK为必填。

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/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。

启动训练脚本可使用以下两种启动命令，二选一即可，其中区别如下：

  • 传递参数形式：将主节点IP地址、节点个数、节点RANK的参数传递至运行的脚本中执行。 
    # 单机执行命令为：sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0>
示例：
sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0
  • 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。 
    示例：
MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh

    注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令：

    MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh

最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。

相关文档