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故障排除
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开发环境
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- JupyterLab插件故障
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VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
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训练的数据集预处理说明
以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。
如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。
预训练数据集预处理参数说明
预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下:
- --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(例如:alpaca_gpt4_data)。
- --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,与HF权重存放在一个文件夹下。
- --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。
- GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。
- --seq-length:要处理的最大seq length。
- --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
- --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。
输出数据预处理结果路径:
训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/
微调数据集预处理参数说明
微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下:
- --input:原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。
- --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)
- --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,与HF权重存放在一个文件夹下。
- --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。
- GeneralInstructionHandler:用于sft、lora微调时的数据预处理过程中,会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。
- --seq-length:要处理的最大seq length。
- --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
- --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。
输出数据预处理结果路径:
训练完成后,以llama2-13b为例,输出数据路径为:/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/finetune/
handler-name参数说明
数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。
- 基类BaseDatasetHandler解析
data_handler的基类是BaseDatasetHandler,其核心函数是serialize_to_disk:
def serialize_to_disk(self): """save idx and bin to disk""" startup_start = time.time() if not self.tokenized_dataset: self.tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self.args.split_sentences: level = "sentence" logger.info("Vocab size: %s", self.tokenizer.vocab_size) logger.info("Output prefix: %s", self.args.output_prefix) for key in self.args.json_keys: ## 写入磁盘
- 先调用self.get_tokenized_data()对数据集进行encode
- self.get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample
- self._filter在基类中未定义,需要各个子类针对目标数据集格式进行实现
所有handler依据实际数据集实现self._filter方法,处理原始数据集中的单一sample,其余方法复用基类的实现。
- GeneralPretrainHandler解析
GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式预训练数据集的处理。
def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample) for key in self.args.json_keys: text = sample[key] doc_ids = [] for sentence in self.splitter.tokenize(text): if len(sentence) > 0: sentence_ids = self._tokenize(sentence) doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer.eod) doc_ids[-1]['attention_mask'].append(1) doc_ids[-1]['labels'].append(self.tokenizer.eod) sample[key] = doc_ids # for now, only input_ids are saved sample[key] = list(map(lambda x: x['input_ids'], sample[key])) return sample
- 支持的是预训练数据风格,会根据参数args.json_keys的设置,从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 预训练数据集的关键字为“text”,格式如下:
[ {"text": "document"}, {"other keys": "optional content"} ]
- 训练数据构造:在 _filter 函数中会根据关键字将内容提取后,直接使用模型特定的tokenizer分词器,将对应关键字中的内容进行预处理。最后实际用于训练的内容如下:
doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer.eod)
- 推理prompt构造:由于 GeneralPretrainHandler 中未定义 prompt 格式用于训练,因此在推理时可直接自定义 prompt 内容用于推理。
- 支持的是预训练数据风格,会根据参数args.json_keys的设置,从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 预训练数据集的关键字为“text”,格式如下:
- GeneralInstructionHandler解析
GeneralInstructionHandler是处理微调数据集的一个基本类,继承自BaseDatasetHandler,实现对alpaca格式微调数据集的处理。
def _filter(self, sample): messages = self._format_msg(sample) full_prompt = self.prompter.generate_training_prompt(messages) tokenized_full_prompt = self._tokenize(full_prompt) if self.args.append_eod: tokenized_full_prompt["input_ids"].append(self.tokenizer.eod) tokenized_full_prompt["attention_mask"].append(1) tokenized_full_prompt["labels"].append(self.tokenizer.eod) if not self.train_on_inputs: user_prompt = full_prompt.rsplit(self.prompter.template.assistant_token, maxsplit=1)[0] + \ self.prompter.template.assistant_token + "\n" tokenized_user_prompt = self._tokenize(user_prompt) user_prompt_len = len(tokenized_user_prompt["input_ids"]) tokenized_full_prompt["labels"][:user_prompt_len] = [self.ignored_label] * user_prompt_len for key in self.args.json_keys: tokenized_full_prompt[key] = [tokenized_full_prompt[key]] return tokenized_full_prompt
- 本案例中 alpaca_gpt4_data.json 数据集包含有以下字段:
- instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。
- input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。
- output:生成的指令的答案。
[ { "instruction": "指令(必填)", "input": "输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", } ]
- 训练数据构造:在 _filter 函数中会使用 Alpaca 微调指令的模板 self.prompter 将数据集中 instruction、input、output 关键字的内容进行拼接,并用于训练。拼接方式如下,其中 {instruction}、{input}、{output} 分别对应数据集中 instruction、input、output 关键字的内容。
"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. \n Write a response that appropriately completes the request. \n Please note that you need to think through your response logically and step by step." "### Instruction:" {instruction} + "\n" + {input} "### Response:" {output}
- 推理prompt构造:通过微调训练后进行推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。
"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. \n Write a response that appropriately completes the request. \n Please note that you need to think through your response logically and step by step." "### Instruction:" {instruction} "### Response:"
- 本案例中 alpaca_gpt4_data.json 数据集包含有以下字段:
- MOSSMultiTurnHandler解析
MOSSMultiTurnHandler是处理微调数据集的一个类,继承自GeneralInstructionHandler,实现对moss格式微调数据集的处理。
def _filter(self, sample): input_ids, labels = [], [] for turn in sample["chat"].values(): if not turn: continue user = turn["Human"].replace("<eoh>", "").replace("<|Human|>: ", "").strip() assistant = turn["MOSS"].replace("<|MOSS|>:", "").replace("<eom>", "").strip() user_ids = self._unwrapped_tokenizer.encode(user) assistant_ids = self._unwrapped_tokenizer.encode(assistant) input_ids += self.user_token + user_ids + self.assistant_token + assistant_ids labels += [self._unwrapped_tokenizer.eos_token_id] + self.ignored_index * len(user_ids) + self.ignored_index + assistant_ids input_ids.append(self._unwrapped_tokenizer.eos_token_id) labels.append(self._unwrapped_tokenizer.eos_token_id) attention_mask = [1 for _ in range(len(input_ids))] return { "input_ids": [input_ids], "attention_mask": [attention_mask], "labels": [labels] }
- moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl,filter的输入就是其中的一行
- 循环处理其中的单轮对话
- 在单轮对话中
- 对user和assistant的文本进行清洗
- 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_ids和assistant_ids
- input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
- labels与input_ids对应,用-100替换user_ids的token,只保留assistant_ids
- attention_mask是和input_ids等长的全1序列
- 返回input_ids\attention_mask\labels的字典
- 处理完单一sample
注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉
- 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中 {Human}、{MOSS}分别对应Human、MOSS关键字的内容。
user_token = [195] assistant_token = [196] input_ids = user_token + {Human} + assistant_token + {MOSS}
- 推理prompt构造:MOSSMultiTurnHandler 中未定义 prompt 格式用于训练,因此在推理时可直接自定义 prompt 内容用于推理。
- MOSSInstructionHandler解析
def _filter(self, sample): messages = [] tokenized_chats = [] for turn in sample["chat"].values(): if not turn: continue user = turn["Human"].replace("<eoh>", "").replace("<|Human|>: ", "").strip() assistant = turn["MOSS"].replace("<|MOSS|>:", "").replace("<eom>", "").strip() messages.append(dict(role=self.prompter.user_role, content=user)) messages.append(dict(role=self.prompter.assistant_role, content=assistant)) full_prompt = self.prompter.generate_training_prompt(messages) tokenized_full_prompt = self._tokenize(full_prompt) if not self.train_on_inputs: user_prompt = full_prompt.rsplit(self.prompter.template.assistant_token, maxsplit=1)[0] + \ self.prompter.template.assistant_token + "\n" tokenized_user_prompt = self._tokenize(user_prompt) user_prompt_len = len(tokenized_user_prompt["input_ids"]) tokenized_full_prompt["labels"] = [-100] * user_prompt_len + tokenized_full_prompt["labels"][user_prompt_len:] tokenized_chats.append(tokenized_full_prompt) for key in self.args.json_keys: sample[key] = [chat[key] for chat in tokenized_chats] return sample
- 训练数据构造:在 _filter 函数中同样会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中 {Human}、{MOSS}分别对应Human、MOSS关键字的内容。
"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. \n Write a response that appropriately completes the request. \n Please note that you need to think through your response logically and step by step." "### Instruction:" {Human} "### Response:" {MOSS}
- 推理prompt构造:通过微调训练后进行推理时,同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下,其中 {Human} 为用户推理测试时输入的内容。
"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. \n Write a response that appropriately completes the request. \n Please note that you need to think through your response logically and step by step." "### Instruction:" {Human} "### Response:"
- 训练数据构造:在 _filter 函数中同样会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接,拼接方式如下,其中 {Human}、{MOSS}分别对应Human、MOSS关键字的内容。
- 自定义handler
参考MOSSMultiTurnHandler的实现,继承想要的通用的父类,实现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可
用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。
- 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。
- 方法二:用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。
其中环境变量详细介绍如下:
环境变量 |
示例 |
参数说明 |
---|---|---|
RUN_TYPE |
pretrain、sft、lora |
数据预处理区分: 预训练场景下数据预处理,默认参数:pretrain 微调场景下数据预处理,默认:sft / lora |
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH |
/home/ma-user/work/training_data/finetune/moss_LossCompare.jsonl |
原始数据集的存放路径。 |
TOKENIZER_PATH |
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf |
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。 |
PROCESSED_DATA_PREFIX |
/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/alpaca |
处理后的数据集保存路径+数据集前缀。 |
TOKENIZER_TYPE |
PretrainedFromHF |
可选项有:['BertWordPieceLowerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer','PretrainedFromHF'],一般为 PretrainedFromHF 。 |
SEQ_LEN |
4096 |
要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据,并打印log。 |