网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
网络
虚拟私有云 VPC
弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
CDN与智能边缘
内容分发网络 CDN
智能边缘云 IEC
智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
开天aPaaS
应用平台 AppStage
开天企业工作台 MSSE
开天集成工作台 MSSI
API中心 API Hub
云消息服务 KooMessage
交换数据空间 EDS
云地图服务 KooMap
云手机服务 KooPhone
组织成员账号 OrgID
云空间服务 KooDrive
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
区块链
区块链服务 BCS
数字资产链 DAC
华为云区块链引擎服务 HBS
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
价格
成本优化最佳实践
专属云商业逻辑
云生态
云商店
合作伙伴中心
华为云开发者学堂
华为云慧通差旅
其他
管理控制台
消息中心
产品价格详情
系统权限
客户关联华为云合作伙伴须知
公共问题
宽限期保留期
奖励推广计划
活动
云服务信任体系能力说明
开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts盘古助手
华为云Astro大屏应用
存储
对象存储服务 OBS
云硬盘 EVS
云备份 CBR
高性能弹性文件服务 SFS Turbo
弹性文件服务 SFS
存储容灾服务 SDRS
云硬盘备份 VBS
云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
云存储网关 CSG
专属分布式存储服务 DSS
数据工坊 DWR
地图数据 MapDS
键值存储服务 KVS
容器
云容器引擎 CCE
云容器实例 CCI
容器镜像服务 SWR
云原生服务中心 OSC
应用服务网格 ASM
华为云UCS
数据库
云数据库 RDS
数据复制服务 DRS
文档数据库服务 DDS
分布式数据库中间件 DDM
云数据库 GaussDB
云数据库 GeminiDB
数据管理服务 DAS
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
人工智能
AI开发平台ModelArts
华为HiLens
图引擎服务 GES
图像识别 Image
文字识别 OCR
自然语言处理 NLP
内容审核 Moderation
图像搜索 ImageSearch
医疗智能体 EIHealth
企业级AI应用开发专业套件 ModelArts Pro
人脸识别服务 FRS
对话机器人服务 CBS
语音交互服务 SIS
人证核身服务 IVS
视频智能分析服务 VIAS
城市智能体
自动驾驶云服务 Octopus
盘古大模型 PanguLargeModels
IoT物联网
设备接入 IoTDA
全球SIM联接 GSL
IoT数据分析 IoTA
路网数字化服务 DRIS
IoT边缘 IoTEdge
设备发放 IoTDP
企业应用
域名注册服务 Domains
云解析服务 DNS
企业门户 EWP
ICP备案
商标注册
华为云WeLink
华为云会议 Meeting
隐私保护通话 PrivateNumber
语音通话 VoiceCall
消息&短信 MSGSMS
云管理网络
SD-WAN 云服务
边缘数据中心管理 EDCM
云桌面 Workspace
应用与数据集成平台 ROMA Connect
ROMA资产中心 ROMA Exchange
API全生命周期管理 ROMA API
政企自服务管理 ESM
视频
实时音视频 SparkRTC
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
视频接入服务 VIS
数字内容生产线 MetaStudio
迁移
主机迁移服务 SMS
对象存储迁移服务 OMS
云数据迁移 CDM
迁移中心 MGC
专属云
专属计算集群 DCC
开发者工具
SDK开发指南
API签名指南
DevStar
华为云命令行工具服务 KooCLI
Huawei Cloud Toolkit
CodeArts API
云化转型
云架构中心
云采用框架
用户服务
账号中心
费用中心
成本中心
资源中心
企业管理
工单管理
客户运营能力
国际站常见问题
支持计划
专业服务
合作伙伴支持计划
我的凭证
华为云公共事业服务云平台
工业软件
工业数字模型驱动引擎
硬件开发工具链平台云服务
工业数据转换引擎云服务

demo.sh方式启动(历史版本)

更新时间:2025-01-18 GMT+08:00
分享

本章节介绍历史版本的训练任务启动方式。6.3.912版本同时兼容历史版本的训练任务启动方式。

步骤一: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、自定义数据集,可以忽略此步骤。

步骤二:修改训练yaml文件配置

LlamaFactroy配置文件为Yaml文件,启动训练前需修改Yaml配置文件,Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。

  1. 选择训练阶段类型。
    说明:

    1、DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列

    2、PPO训练暂不支持ZeRO-3存在通信问题,如llama3-70B使用ZeRO-3暂不支持

  2. 训练策略类型
    • 全参full,配置如下:
      finetuning_type: full
    • lora,如dpo仅支持此策略;配置如下:
      finetuning_type: lora
      lora_target: all
    • lora+,目前仅支持qwen1.5-7B指令监督微调;配置如下:
      finetuning_type: lora
      lora_target: all
      loraplus_lr_ratio: 16.0
  3. 修改yaml文件(demo.yaml)的参数如表1所示。
    表1 修改重要参数

    参数

    示例值

    参数说明

    model_name_or_path

    /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B

    必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

    template

    qwen

    必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template

    output_dir

    /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。

    per_device_train_batch_size

    1

    指定每个设备的训练批次大小

    gradient_accumulation_steps

    8

    可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1梯度累积值列。

    num_train_epochs

    5

    表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配

    cutoff_len

    4096

    文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配

    dataset

    • 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo
    • rm/dpo:dpo_en_demo
    • 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity

    可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。

    dataset_dir

    /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/third-party/LLaMA-Factory/data

    可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。

  4. 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。
    • 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
      • ZeRO-0,配置以下参数
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z0_config.json
      • ZeRO-1,配置以下参数,并复制ds_z1_config.json样例模板至工作目录/home/ma-user/AscendFactory/LLaMA-Factory/examples/deepspeed
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z1_config.json
      • ZeRO-2,配置以下参数
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z2_config.json
      • ZeRO-2-Offload,配置以下参数
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z2_offload_config.json
      • ZeRO-3,配置以下参数
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json
      • ZeRO-3-Offload,配置以下参数
        deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json
    • 否,默认选用Accelerate加速深度学习训练框架,注释掉deepspeed参数。
  5. 是否开启NPU FlashAttention融合算子,具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束
    • 是,配置以下参数。
      flash_attn: sdpa
    • 否,配置以下参数关闭。
      flash_attn: disabled
  6. 是否使用固定句长。
    • 是,配置以下参数
      packing: true
    • 否,默认使用动态句长,注释掉packing参数。
  7. 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一,两者区别可查看BF16和FP16说明
    • bf16,配置以下参数。
      bf16: true
    • fp16,相比bf16还需配置loss scale参数,配置如下。
      • 设置fp16为True。
        fp16: true
      • 修改deepspeed的"loss_scale"参数,配置如下。
        • 修改ZeRO优化器配置文件,如ZeRO2命令如下。
          cd /home/ma-user/AscendFactory/third-party/LLaMA-Factory/examples/deepspeed
          vim ds_z2_config.json
        • 使用fp16容易出现数值溢出,因此配置loss scale建议配置4096或4096以上:
          "loss_scale": 4096,
  8. 是否使用自定义数据集。
    • 是,参考准备数据(可选),以指令监督微调数据集为例,配置以下参数:参考修改重要参数dataset_dir和dataset参数说明;如alpaca_gpt4_data.json数据集前缀则为alpaca_gpt4_data。
      dataset: alpaca_gpt4_data
      dataset_dir: /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/data 
    • 否,使用代码包自带数据集,注释掉dataset_dir参数,配置参数如下。
      • 指令监督微调/PPO数据集
        dataset: identity,alpaca_en_demo
      • 多模态数据集,如qwen2_vl系列模型
        dataset: mllm_demo,identity
      • RM/DPO,目前仅支持llama3系列模型
        dataset: dpo_en_demo
  9. 是否使用falcon-11b、qwen2_vl系列、glm4-9b模型。
    • 是,更新配置或命令。
      • falcon-11b,参考falcon-11B模型替换文件。
      • glm4-9b,参考glm4-9b模型修改文件内容。
      • qwen2_vl系列,数据集为多模态数据集,如果前面步骤已配置请忽略。具体配置如下:
        数据集dataset配置:
        dataset: mllm_demo,identity
    • 否,忽略此步骤,执行下一步。
  10. 如需其他配置参数,可参考表1按照实际需求修改。

步骤三:启动训练脚本

修改完yaml配置文件后,启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同,NPU卡数建议值可参考表1

  1. 修改启动脚本demo.sh

    进入代码目录{work_dir}/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory下修改启动脚本,其中{work_dir}为容器挂载路径

    ①是否为PPO强化训练;

    • 是,demo.sh添加变量;
      export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:False
    • 否,demo.sh添加变量,开启虚拟显存;
      export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

    ②修改路径:修改demo.sh最后两行代码,将demo.yaml配置文件路径修改为自己实际绝对路径:{work_dir}/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory/demo.yaml,例如将以下命令

    • 修改前
    cd $LLaMAFactory_PATH
    FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train /data/openllm_gy1/user/lmz/poc_package/AscendFactory/demo.yaml
    • 修改后:
    cd $ACS_INSTALL_DIR/third-party/LLaMA-Factory
    FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train  /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory/demo.yaml
  2. 执行多机启动命令(可选)

    多台机器执行训练启动命令如下。

    多机执行命令为:sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0>
    示例:
    #第一台节点
    sh demo.sh  xx.xx.xx.xx  4  0
    # 第二台节点 
    sh demo.sh  xx.xx.xx.xx  4  1
    # 第三台节点 
    sh demo.sh  xx.xx.xx.xx  4  2
    # 第四台节点 
    sh demo.sh  xx.xx.xx.xx  4  3

    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、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。

  3. 执行单机启动命令(可选)

    一般小于等于14B模型可选择单机启动,操作过程与多机启动相同,只需修改对应参数即可,可以选用单机启动。

    进入代码目录/home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory下执行启动脚本,先修改以下命令中的参数,再复制执行。

    # 单机执行命令为:sh  demo.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0>
    sh demo.sh localhost 1 0

    单机如需指定训练卡数训练可使用ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES变量指定挂载到容器里面的卡的索引,使用执行命令如下:

    ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 sh demo.sh localhost 1 0

    其中ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3指使用0-3卡执行训练任务。

训练成功标志

***** train metrics *****”关键字打印

训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。

说明:

1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:训练常见问题解决。

2、训练中遇到"ImportError: This modeling file requires the following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录:训练常见问题问题3小节。

3、大模型参数如(qwen2-72B、llama2-70B)等sft训练完成后多线程退出时报“torch.distributed.DistStoreError: Socket Timeout”时请参考问题4:Error waiting on exit barrier错误

4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling

5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'tyro'"可参考依赖包tyro错误:"ModuleNotFoundError..."

提示

您即将访问非华为云网站,请注意账号财产安全

文档反馈

文档反馈

意见反馈

0/500

标记内容

同时提交标记内容