准备模型权重与训练数据

准备模型权重文件

本文档以Qwen系列模型为例介绍训练过程，表1中介绍了Qwen系列模型的权重获取地址。

访问权重文件下载网站Huggingface时，需要配置代理，请在互联网查询解决方案。

下载好的模型权重文件，请上传至OBS桶中。基于OBS规划，OBS桶中文件存放目录示例如下：

obs://verl/verl-a2/models/Qwen3-8B
obs://verl/verl-a2/models/Qwen2.5-VL-32b-Instruct
obs://verl/verl-a2/models/Qwen3-30B-A3B

准备训练数据和数据预处理脚本（Qwen3-8b/Qwen3-30B-A3B）

Qwen3-8b和Qwen3-30B-A3B模型训练使用gsm8k数据。

1. 下载gsm8k数据，下载地址：https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k/tree/main
2. 参照下文提供的文件示例，准备数据预处理脚本gsm8k.py文件。在执行训练任务时训练脚本run_train_8b.sh会调用gsm8k.py文件预处理数据。
3. 将gsm8k数据和gsm8k.py数据预处理脚本上传至OBS桶。OBS桶中文件存放目录示例如下：

   obs://verl/verl-a2/dataset/gsm8k
   obs://verl/verl-a2/gsm8k.py

gsm8k.py文件内容如下：

训练时，数据在训练容器中的存放路径为"/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/gsm8k"，用户可以自定义修改。其中/home/ma-user/work是训练容器中的代码目录，需要和创建训练作业时设置的本地代码目录保持一致；verl-a2/dataset/gsm8k是OBS桶中文件存放路径，需要和实际保持一致。

import argparse
import os
import re
import datasets
from verl.utils.hdfs_io import copy, makedirs
def extract_solution(solution_str):
    solution = re.search("#### (\\-?[0-9\\.\\,]+)", solution_str)
    assert solution is not None
    final_solution = solution.group(0)
    final_solution = final_solution.split("#### ")[1].replace(",", "")
    return final_solution
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--local_dir", default="~/data/gsm8k")
    parser.add_argument("--hdfs_dir", default=None)
    args = parser.parse_args()
    data_source = "openai/gsm8k"
    dataset = datasets.load_dataset("/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/gsm8k", "main")  # "/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/gsm8k"是数据集存放路径，用户可以修改
    train_dataset = dataset["train"]
    test_dataset = dataset["test"]
    instruction_following = 'Let\'s think step by step and output the final answer after "####".'

    # add a row to each data item that represents a unique id
    def make_map_fn(split):
        def process_fn(example, idx):
            question_raw = example.pop("question")
            question = question_raw + " " + instruction_following
            answer_raw = example.pop("answer")
            solution = extract_solution(answer_raw)
            data = {
                "data_source": data_source,
                "prompt": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": question,
                    }
                ],
                "ability": "math",
                "reward_model": {"style": "rule", "ground_truth": solution},
                "extra_info": {
                    "split": split,
                    "index": idx,
                    "answer": answer_raw,
                    "question": question_raw,
                },
            }
            return data
        return process_fn
    train_dataset = train_dataset.map(function=make_map_fn("train"), with_indices=True)
    test_dataset = test_dataset.map(function=make_map_fn("test"), with_indices=True)
    local_dir = args.local_dir
    hdfs_dir = args.hdfs_dir
    train_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, "train.parquet"))
    test_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, "test.parquet"))
    if hdfs_dir is not None:
        makedirs(hdfs_dir)
        copy(src=local_dir, dst=hdfs_dir)

准备训练数据和数据预处理脚本（Qwen2.5-VL-32b-Instruct）

Qwen2.5-VL-32b-Instruct模型训练使用geometry3k数据。

1. 下载geometry3k数据，下载地址：https://huggingface.co/datasets/hiyouga/geometry3k/tree/main
2. 参照下文提供的文件示例，准备数据预处理脚本geometry3k.py文件。在执行训练任务时训练脚本run_train_32b.sh会调用geometry3k.py文件预处理数据。
3. 将geometry3k数据和geometry3k.py数据预处理脚本上传至OBS桶。OBS桶中文件存放目录示例如下：

   obs://verl/verl-a2/dataset/geometry3k
   obs://verl/verl-a2/geometry3k.py

geometry3k.py文件内容如下：

训练时，数据在训练容器中的存放路径为"/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/geometry3k"，用户可以自定义修改。其中/home/ma-user/work是训练容器中的代码目录，需要和创建训练作业时设置的本地代码目录保持一致；verl-a2/dataset/geometry3k是OBS桶中文件存放路径，需要和实际保持一致。

import argparse
import os
import datasets
from verl.utils.hdfs_io import copy, makedirs
if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--local_dir", default="~/data/geo3k")
    parser.add_argument("--hdfs_dir", default=None)
    args = parser.parse_args()
    data_source = "hiyouga/geometry3k"
    dataset = datasets.load_dataset("/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/geometry3k")  # "/home/ma-user/work/verl-a2/dataset/geometry3k"是数据集路径，用户可以修改
    train_dataset = dataset["train"]
    test_dataset = dataset["test"]
    instruction_following = (
        r"You FIRST think about the reasoning process as an internal monologue and then provide the final answer. "
        r"The reasoning process MUST BE enclosed within <think> </think> tags. The final answer MUST BE put in \boxed{}."
    )
    # add a row to each data item that represents a unique id
    def make_map_fn(split):
        def process_fn(example, idx):
            problem = example.pop("problem")
            prompt = problem + " " + instruction_following
            answer = example.pop("answer")
            images = example.pop("images")
            data = {
                "data_source": data_source,
                "prompt": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": prompt,
                    }
                ],
                "images": images,
                "ability": "math",
                "reward_model": {"style": "rule", "ground_truth": answer},
                "extra_info": {
                    "split": split,
                    "index": idx,
                    "answer": answer,
                    "question": problem,
                },
            }
            return data
        return process_fn
    train_dataset = train_dataset.map(function=make_map_fn("train"), with_indices=True, num_proc=8)
    test_dataset = test_dataset.map(function=make_map_fn("test"), with_indices=True, num_proc=8)
    local_dir = args.local_dir
    hdfs_dir = args.hdfs_dir
    train_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, "train.parquet"))
    test_dataset.to_parquet(os.path.join(local_dir, "test.parquet"))
    if hdfs_dir is not None:
        makedirs(hdfs_dir)
        copy(src=local_dir, dst=hdfs_dir)