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分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
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应用运维管理 AOM
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弹性负载均衡 ELB
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安全与合规
安全技术与应用
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数据库安全服务 DBSS
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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
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数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
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更新时间:2025-01-20 GMT+08:00
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使用MaaS调优模型

在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后,可以对模型进行调优,获得更合适的模型。

场景描述

“我的模型”中选择一个模型进行调优,当模型完成调优作业后会产生一个新的模型,呈现在“我的模型”列表中。

约束限制

表1列举了支持模型调优的模型,不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。
表1 支持模型微调的模型

模型名称

全参微调

LoRA微调

增量预训练

Baichuan2-13B

x

ChatGLM3-6B

x

GLM-4-9B

x

Llama2-13B

x

Llama2-70B

x

Llama2-7B

x

Llama3-70B

x

Llama3-8B

x

Qwen-14B

x

Qwen-72B

x

Qwen-7B

x

Qwen1.5-14B

x

Qwen1.5-32B

x

Qwen1.5-72B

x

Qwen1.5-7B

x

Qwen2-72B

x

Qwen2-72B-1K

x

Qwen2-7B

x

Qwen2-1.5B

x

Qwen2-0.5B

x

Qwen2.5-72B

x

Qwen2.5-32B

x

Qwen2.5-14B

Qwen2.5-7B

x

Qwen2.5-72B-1K

x

Qwen2-VL-7B

x

支持的数据集格式

创建模型调优任务时,支持选择MOSS、Alpaca和ShareGPT这三种数据集格式。

  • MOSS:用于存储和交换机器学习模型数据的数据集格式,文件类型为jsonl。
  • Alpaca:用于训练语言模型的数据集格式,文件类型为jsonl。
  • ShareGPT:用于分享GPT模型对话结果的数据集格式,文件类型为jsonl。
    • 请按数据集格式要求准备数据,否则会导致调优作业失败。
    • 对于csv、xlsx文件,平台会将其转为Alpaca格式或MOSS格式,具体请参见表2
    表2 模型与数据集格式说明

    模型

    调优类型

    数据集格式(jsonl)

    数据集格式(xlsx和csv)

    Qwen2.5-72B及其余模型系列(权重格式为Megatron的模型,具体请参见表7

    全参微调、LoRA微调

    MOSS、Alpaca、ShareGPT

    MOSS

    Qwen2.5-7B、Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-72B-1K

    全参微调、LoRA微调

    Alpaca、ShareGPT

    Alpaca

    Qwen2.5-14B

    增量预训练

    Alpaca

    不支持

  1. MOSS数据集格式:jsonl格式

    MOSS数据集格式仅支持微调。

    jsonl的一行数据就是数据集中的一条样本,建议总的数据样本不少于2000条。数据集示例如下,单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载,获取示例数据集“simple_moss.jsonl”,该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。

    {"conversation_id": 1, "chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"},"turn_2": {"Human":"text","MOSS":"text"}}}
    • "conversation_id":样本编号。
    • "chat":多轮对话的内容。
    • "turn_n":表示是第n次对话,每次对话都有输入(对应Human角色)和输出(对应MOSS角色)。其中Human和MOSS仅用于角色区分,模型训练的内容只有text指代的文本。
  2. Alpaca数据集格式
    1. 微调:jsonl格式
      {
        "instruction": "计算这些物品的数量之和。 ",
        "input": "输入:汽车 - 3,衣服 - 100,书 - 20。",
        "output": "汽车、衣服和书的数量之和为 3 + 100 + 20 = 123。"
      }
    2. 增量预训练:
      [
        {"text": "document"},
        {"text": "document"}
      ]
  3. ShareGPT数据集格式
    • ShareGPT数据集格式仅支持微调。
    • ShareGPT格式支持更多的角色种类,例如human、gpt、observation、function等。它们构成一个对象列表呈现在conversations列中。

      注意:其中human和observation必须出现在奇数位置,gpt和function必须出现在偶数位置。

    示例如下:

    [
      {
        "conversations": [
          {
            "from": "human",
            "value": "human instruction"
          },
          {
            "from": "function_call",
            "value": "tool arguments"
          },
          {
            "from": "observation",
            "value": "tool result"
          },
          {
            "from": "gpt",
            "value": "model response"
          }
        ],
        "system": "system prompt (optional)",
        "tools": "tool description (optional)"
      }
    ]
  4. csv、xlsx

    csv和xlsx格式数据集仅支持微调。

    表格里的一行数据就是一条样本。表格中仅有3个字段:conversation_id、human和assistant。

    • conversation_id:对话ID,可以重复,但必须是正整数。如果有多组Human-assiant对话使用同一个ID,则会按照文件中的顺序,将这几组对话编排成一个多轮对话。
    • human:对话输入,内容不能为空。
    • assistant:对话输出,内容不能为空。
    表3 表格示例

    conversation_id

    human

    assistant

    1

    text

    text

前提条件

  • “我的模型”页面存在已创建成功的模型。
  • 已准备好训练数据集,并存放于OBS桶中,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。
  • 当需要永久保存日志时,需要准备好存放日志的OBS路径,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。

创建调优作业

  1. 登录ModelArts管理控制台。
  2. 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
  3. 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。
  4. 单击“创建调优作业”进入创建页面,完成创建配置。
    表4 创建调优作业

    参数

    说明

    任务设置

    任务名称

    自定义调优任务名称。

    支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。

    描述

    调优任务简介。支持1000字符。

    模型设置

    来源模型

    单击“选择模型”,选择“模型广场”“我的模型”下面的模型。

    调优类型

    • 全参微调:直接在模型上训练,影响模型全量参数的微调训练,效果较好,收敛速度较慢,训练时间较长。
    • LoRA微调:冻结原模型,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数,效果接近或略差于全参训练,收敛速度快,训练时间短。
    • 增量预训练:在现有预训练模型基础上,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据,避免过拟合和欠拟合问题,进一步提高模型的泛化能力。

    调优后模型名称

    设置调优后产生的新模型的名称。

    支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、下划线(_)、中划线(-)和半角句号(.)。

    调优后模型权重存放路径

    选择调优后模型权重文件的OBS存放路径。训练后将在指定路径下自动创建以作业ID命名的新文件夹进行权重存储。

    数据设置

    选择数据集格式

    支持选择MOSS、Alpaca和ShareGPT。训练数据需要按照对应格式,上传符合规范的数据集,以更好完成训练任务。关于数据集示例,请参见支持的数据集格式

    说明:
    如果数据集选择错误,您可以通过以下方式查看日志详情。
    • 登录ModelArts Studio控制台,在“模型调优”页面单击目标作业,在作业详情的日志页签查看详情。
    • 登录ModelArts控制台,在模型训练 > 训练作业页面单击目标作业,在日志页签查看详情。

    添加数据集

    选择存放训练数据集的OBS路径,必须选择到文件。单次上传本地文件到OBS的总大小不能超过5GB,详情请参见如何上传超过5GB的大对象

    说明:

    数据集必须满足要求(请参见约束限制),否则调优会失败。

    超参设置

    数据条数

    输入数据集中的总数据条数。

    迭代轮次/Epoch

    训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的建议值:百量集4~8;千量集2~4;更大数量级1~2。

    迭代步数/Iterations

    计算得出的模型参数/权重更新的次数。在调优过程中,Qwen2-72B-1K模型的每一个Iterations会消耗512条训练数据,其他模型的每一个Iterations会消耗32条训练数据。

    当数据集是数百量级,则建议迭代4~8个epoch(epoch表示整个数据集被完整地用于一次训练的次数);当数据集是数千量级,则建议迭代2~4个epoch;当数据集是更大数量,则建议迭代1~2个epoch。

    总Iterations = 整个数据集完整训练需要的Iterations * epoch。例如,当一个数据集有3200条数据,完整训练一个数据集的Iterations为100,迭代2个epoch,总Iterations就是200。

    取值范围:1~100000

    学习率/learning_rate

    设置每个迭代步数(iteration)模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。

    取值范围:0~0.1

    默认值:0.00002

    建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。

    Checkpoint保存个数

    训练过程中保存Checkpoint的个数。最小值为1,最大值为“迭代步数/Iterations”的参数值,不超过10。Checkpoint会自动存储到“调优后模型权重保存路径”的OBS路径下。

    资源设置

    资源池类型

    资源池分为公共资源池与专属资源池。

    • 公共资源池供所有租户共享使用。
    • 专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。

    规格

    选择规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息,仅显示模型支持的资源。

    计算节点个数

    当计算节点个数大于1,将启动多节点分布式训练。详细信息,请参见分布式训练功能介绍

    更多选项

    永久保存日志

    选择是否打开“永久保存日志”开关。

    • 开关关闭(默认关闭):表示不永久保存日志,则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。
    • 开关打开:表示永久保存日志,此时必须配置“日志路径”,系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。

    事件通知

    选择是否打开“事件通知”开关。

    • 开关关闭(默认关闭):表示不启用消息通知服务。
    • 开关打开:表示订阅消息通知服务,当任务发生特定事件(如任务状态变化或疑似卡死)时会发送通知。此时必须配置“主题名”“事件”
      • “主题名”:事件通知的主题名称。单击“创建主题”,前往消息通知服务中创建主题。
      • “事件”:选择要订阅的事件类型。例如“创建中”“已完成”“运行失败”等。
    说明:
    • 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅,当订阅状态为“已确认”后,方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅
    • 使用消息通知服务会产生相关服务费用,详细信息请参见计费说明

    自动停止

    当使用付费资源时,可以选择是否打开“自动停止”开关。

    • 开关关闭(默认关闭):表示任务将一直运行直至完成。
    • 开关打开:表示启用自动停止功能,此时必须配置自动停止时间,支持设置为“1小时”“2小时”“4小时”、6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后,运行时长到期后将会自动终止任务,准备排队等状态不扣除运行时长。

    自动重启

    选择是否打开“自动重启”开关。

    • 开关关闭(默认关闭):表示不启用自动重启。
    • 开关打开:表示当由于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。

      打开开关后,可以设置“最大重启次数”和是否启用“无条件自动重启”

      • 重启次数的取值范围是1~128,缺省值为3。创建调优任务后不支持修改重启次数,请合理设置次数。
      • 开启无条件自动重启后,只要系统检测到训练异常,就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。

    如果训练过程中触发了自动重启,则平台会自动获取最新的Checkpoint,并从该点重启任务。

  5. 参数配置完成后,单击“提交”,在“计费提醒”对话框,确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后,单击“确定”创建调优作业。

    在作业列表,当“状态”变成“已完成”时,表示模型调优完成。

模型调优时长估算

调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限,因此计算出的调优时长是个区间。
  • 计算公式:调优时长 = 经验系数 x Iterations ÷(卡数 x 实例数 x 吞吐)+ 前后处理时间
  • 单位:小时
表5 参数说明

参数

说明

经验系数

经验系数与模型训练迭代过程中处理的序列长度和批次大小有关。

Qwen2-72B-1K模型的经验系数 = 512 x 1024 ÷ 3600 ≈ 146

其他模型的经验系数 = 32 x 4096 ÷ 3600 ≈ 36

Iterations

创建调优任务时计算得出的“迭代步数/Iterations”超参值。

卡数

和创建调优任务时选择的“规格”相关,例如,“规格”选择的是“Ascend: 2*ascend-snt9b2(64GB) ”,*号前面的数字是2,则卡数就是2。

实例数

创建调优任务时设置的“节点个数”。

吞吐

吞吐表示每秒每卡处理的Tokens数量,吞吐值的上下限可以参考表6获取。

单位:tokens/s/p

前后处理时间

调优时长还包括训练前的数据预处理、训练后格式转换等调优之外的耗时,统称为前后处理时间。

调优任务的前后处理时间和模型参数量相关,不同参数量的时间估值如下:

  • 72B : 1.35小时
  • 32B:0.58小时
  • 14B:0.25小时
  • 7B:0.15小时
表6 各模型的吞吐数据参考

模型名称

调优类型

吞吐下限取整

吞吐上限取整

Baichuan2-13B

全参微调

1200

1600

LoRA微调

1300

1800

ChatGLM3-6B

全参微调

2000

2700

LoRA微调

2300

3100

GLM-4-9B

全参微调

1800

2100

LoRA微调

2400

2800

Llama2-13B

全参微调

1300

1800

LoRA微调

1400

1900

Llama2-70B

全参微调

300

400

LoRA微调

400

500

Llama2-7B

全参微调

3100

4200

LoRA微调

3500

4700

Llama3-70B

全参微调

300

400

LoRA微调

300

500

Llama3-8B

全参微调

2100

2800

LoRA微调

2300

3100

Qwen-14B

全参微调

1200

1600

LoRA微调

1400

1900

Qwen-72B

全参微调

300

400

LoRA微调

300

500

Qwen-7B

全参微调

2100

2900

LoRA微调

2200

3000

Qwen1.5-14B

全参微调

1300

1700

LoRA微调

1400

1800

Qwen1.5-32B

全参微调

600

800

LoRA微调

700

900

Qwen1.5-72B

全参微调

300

400

LoRA微调

300

500

Qwen1.5-7B

全参微调

2200

3000

LoRA微调

2600

3600

Qwen2-0.5B

全参微调

12800

17300

LoRA微调

12800

17300

Qwen2-1.5B

全参微调

7300

9800

LoRA微调

7300

9900

Qwen2-72B

全参微调

300

300

LoRA微调

300

400

Qwen2-72B-1K

全参微调

300

300

LoRA微调

300

400

Qwen2-7B

全参微调

2300

3200

LoRA微调

2600

3500

Qwen2.5-72B

全参微调

100

120

LoRA微调

280

330

Qwen2.5-32B

全参微调

340

410

LoRA微调

480

570

Qwen2.5-14B

全参微调

1120

1320

LoRA微调

1410

1660

增量预训练

1120

1320

Qwen2.5-7B

全参微调

2459

2890

LoRA微调

3180

3750

Qwen2.5-72B-1K

全参微调

250

300

LoRA微调

340

400

Qwen2-VL-7B

全参微调

1500

1770

LoRA微调

2100

2480

查看调优作业详情

  1. 登录ModelArts管理控制台。
  2. 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
  3. 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。
  4. 单击作业名称,进入调优作业详情页面,可以查看作业详情和日志。
    • “详情”:可以查看作业的基本信息,包括作业、模型、数据等设置信息。
    • “日志”:可以搜索、查看和下载作业日志。
      • 查看loss:当作业进入训练流程之后,会按照Step进行loss打印,因此在日志中搜索关键字段“lm loss”即可查看loss。
      • 获取训练吞吐数据:在打印的loss日志中搜索关键字段“elapsed time per iteration”获取每步迭代耗时,总的Token数可以用日志中的“global batch size”“SEQ_LEN”相乘获得,训练的每卡每秒的吞吐=总Token数÷每步迭代耗时÷总卡数。

暂停和重启调优作业

只有作业“状态”处于“运行中”“等待中”“告警”“创建中”,才支持暂停调优作业。

  1. 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。
  2. 选择调优作业,单击操作列的“停止”,在弹窗中单击“确定”,暂停调优作业,作业“状态”变成“已停止”
  3. 当调优作业处于“已停止”状态时,单击操作列的“继续”,在弹窗中单击“确定”,即可从最新的Checkpoint启动作业,作业“状态”变成“启动中”

删除调优作业

删除操作无法恢复,请谨慎操作。

  1. 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。
  2. 选择调优作业,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除作业。

查看Checkpoint与权重格式转换

  1. 查看Checkpoint。
    1. 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型调优”进入作业列表。
    2. 选择调优作业,单击操作列的“更多 > 查看Checkpoint”
    3. “Checkpoint列表”页面,可以查看Checkpoint的格式、保存路径等信息。
      • 权重格式有Huggingface和Megatron。
        • Huggingface格式可直接创建为我的模型或者添加为当前调优模型新版本。
        • Megatron格式需要将权重转换为Huggingface格式之后,才能创建为新的模型或者创建已有模型的新版本。
        • 转换权重格式时,会有预估费用提示框。预估费用仅作为参考,与实际收取费用可能存在偏差,请您以实际收取费用为准。
      • 只有调优任务为已完成时,才可以添加为当前调优模型版本。
      表7 支持Checkpoint查看的模型

      模型系列

      模型名称

      权重格式

      说明

      百川2

      Baichuan2-13B

      Megatron

      中间产物需要做权重转换后使用。

      ChatGLM3

      ChatGLM3-6B

      GLM-4

      GLM-4-9B

      Llama2

      Llama2-7B、Llama2-13B、Llama2-70B

      Llama3

      Llama3-8B、Llama3-70B

      通义千问

      Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B

      通义千问1.5

      Qwen1.5-7B、Qwen1.5-14B、Qwen1.5-32B、Qwen1.5-72B

      通义千问2

      Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-72B、Qwen2-72B-1K

      通义千问2.5

      Qwen2.5-72B

      Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B、Qwen2.5-72B、Qwen2.5-72B-1K

      Huggingface

      全参微调(sft)中间产物可以直接使用,LoRA微调中间产物不可使用。

  2. 权重格式转换。下文以Megatron格式为例。
    • 场景一:将Checkpoint创建为我的模型。
      1. “Checkpoint列表”页面的“操作”列,单击“创建为我的模型”
      2. “创建为我的模型”页面,配置相关信息,然后单击“创建”

        系统将会检查自定义权重中存在的问题,校验过程中将会收取少量费用。

      3. 在费用提醒对话框,仔细阅读预估费用信息,单击“确定”,跳转至“我的模型”页面创建模型。
      4. 模型创建成功后,单击模型名称,在“我的版本”区域,单击版本号。
      5. “任务记录”区域,可以看到“作业类型”“权重格式转换”的任务。
        图1 权重格式转换
    • 场景二:将Checkpoint添加为调优后模型版本。
      1. “Checkpoint列表”页面的“操作”列,单击“添加为调优后模型版本”
      2. “添加为调优后模型版本”页面,配置相关信息,然后单击“创建”

        系统将会检查自定义权重中存在的问题,校验过程中将会收取少量费用。

      3. 在费用提醒对话框,仔细阅读预估费用信息,单击“确定”,跳转至“模型详情”页面创建版本。
      4. 版本创建成功后,单击版本号名称,在“任务记录”区域,可以看到“作业类型”“权重格式转换”的任务。

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