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更新时间：2024-12-09 GMT+08:00
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LoRA微调训练

前提条件

已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。

Step1 创建训练任务

创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。

代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
图1 创建训练作业

如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：

cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
sh ./scripts/install.sh;
sh ./scripts/obs_pipeline.sh

如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入：

cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
sh ./scripts/obs_pipeline.sh

Step2 配置数据输入和输出

单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。

  1. 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。
    • ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH：训练时指定的输入数据集路径。
    • ORIGINAL_HF_WEIGHT：加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。
  2. 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。
    • OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。
    • HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。
  3. 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。
  4. “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。
  5. “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。

Step3 配置环境变量

单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。

表1 需要填写的环境变量

环境变量

示例值

参数说明

MOUNT

OBS

默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。

MODEL_NAME

llama2-13b

输入选择训练的模型名称。

RUN_TYPE

lora

表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。

DATA_TYPE

GeneralInstructionHandler

示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

  • GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。
  • GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。
  • MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。

MBS

4

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。

GBS

512

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。

TP

8

表示张量并行。

PP

1

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。

CP

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CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。

（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练）

LR

2.5e-5

学习率设置。

MIN_LR

2.5e-6

最小学习率设置。

SEQ_LEN

4096

要处理的最大序列长度。

MAX_PE

8192

设置模型能够处理的最大序列长度。

TRAIN_ITERS

100

表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。

SAVE_INTERVAL

10

表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。

SEED

1234

随机种子数。每次数据采样时，保持一致。

CONVERT_MG2HF

True

表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。

对于ChatGLMv3-6B、GLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。

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。

Step4 开启训练故障自动重启功能

创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。

图2 开启故障重启

断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。

当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。

  • 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
  • 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。

Step5 其他配置

选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。

图3 选择资源池规格

作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。

最后，提交训练作业，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。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。

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