训练的数据集预处理说明

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。
• --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。

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。
• --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。
  • 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。
  • 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。

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hanler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。
• 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:"

• 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]        
      }

  1. 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
  2. 循环处理其中的单轮对话
  3. 在单轮对话中
     1. 对user和assistant的文本进行清洗
     2. 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids
     3. input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
     4. labels与input_ids对应，用-100替换user_ids的token，只保留assistant_ids
  4. attention_mask是和input_ids等长的全1序列
  5. 返回input_ids\attention_mask\labels的字典
  6. 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:"

• 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：