llama factory学习笔记

模型

模型名模型大小默认模块 Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - BLOOMZ 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value - ChatGLM3 6B query_key_value chatglm3 DeepSeek (MoE) 7B/16B/67B q_proj,v_proj deepseek Falcon 7B/40B/180B query_key_value falcon Gemma 2B/7B q_proj,v_proj gemma InternLM2 7B/20B wqkv intern2 LLaMA 7B/13B/33B/65B q_proj,v_proj - LLaMA-2 7B/13B/70B q_proj,v_proj llama2 Mistral 7B q_proj,v_proj mistral Mixtral 8x7B q_proj,v_proj mistral Phi-1.5/2 1.3B/2.7B q_proj,v_proj - Qwen 1.8B/7B/14B/72B c_attn qwen Qwen1.5 0.5B/1.8B/4B/7B/14B/72B q_proj,v_proj qwen XVERSE 7B/13B/65B q_proj,v_proj xverse Yi 6B/34B q_proj,v_proj yi Yuan 2B/51B/102B q_proj,v_proj yuan

单 GPU 训练

[!IMPORTANT]
如果您使用多张 GPU 训练模型，请移步多 GPU 分布式训练部分。

预训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage pt \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --dataset wiki_demo \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_pt_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

指令监督微调

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_sft_checkpoint \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

奖励模型训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage rm \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_sft_checkpoint \
    --create_new_adapter \
    --dataset comparison_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir path_to_rm_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-6 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

PPO 训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage ppo \
    --do_train \
    --model_name_or_path path_to_llama_model \
    --adapter_name_or_path path_to_sft_checkpoint \
    --create_new_adapter \
    --dataset alpaca_gpt4_zh \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --reward_model path_to_rm_checkpoint \
    --output_dir path_to_ppo_checkpoint \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --top_k 0 \
    --top_p 0.9 \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs 1.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

这些命令行参数用于在单GPU上进行不同类型的模型训练，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练和PPO训练。下面是对每个参数的详细解释：

CUDA_VISIBLE_DEVICES：指定使用哪张GPU进行训练。在这里，它被设置为0，意味着将使用第一张GPU。 python src/train_bash.py：这是训练脚本的路径，它包含执行训练的代码。 –stage pt/sft/rm/ppo：指定训练的阶段。pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练。 –do_train：指示脚本执行训练步骤。 –model_name_or_path：指定要训练的模型的名称或路径。 –dataset：指定用于训练的数据集。 –finetuning_type lora：指定微调类型为LoRA，这是一种用于放大模型容量的技术。 –lora_target：指定LoRA适配器的目标模块，这里是指定模型的特定层。 –output_dir：指定训练输出的目录，用于保存检查点和其他相关文件。 –overwrite_cache：如果缓存已存在，此选项将覆盖它。 –per_device_train_batch_size：指定每个设备的训练批次大小。 –gradient_accumulation_steps：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。 –lr_scheduler_type cosine：指定学习率调度器的类型，这里使用余弦调度器。 –logging_steps：指定记录日志的步数。 –save_steps：指定保存检查点的步数。 –learning_rate：指定学习率。 –num_train_epochs：指定训练的epoch数量。 –plot_loss：在训练过程中绘制损失图。 –fp16：指示使用16位浮点数进行训练，这可以提高训练效率。 –adapter_name_or_path：如果需要，指定适配器的名称或路径，用于迁移学习。 –create_new_adapter：如果需要，创建一个新的适配器。 –reward_model：如果正在进行PPO训练，指定奖励模型的路径。 –top_k和**–top_p**：这些参数用于控制随机抽样的方式，用于生成文本。
这些参数可以根据不同的模型和任务进行调整。在实际使用中，可能还需要根据具体情况添加或修改其他参数。
以qwen 14B 举例子

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py     
	--stage pt     
	--do_train     
	--model_name_or_path qwen/Qwen-14B     
	--dataset wiki_demo     
	--finetuning_type lora     
	--lora_target c_attn     
	--output_dir path_to_pt_checkpoint     
	--overwrite_cache     --per_device_train_batch_size 4     
	--gradient_accumulation_steps 4     --lr_scheduler_type cosine     
	--logging_steps 10     --save_steps 1000     --learning_rate 5e-5   
	--num_train_epochs 3.0     --plot_loss     --fp16

这里我们看到llama factory的预训练也是基于lora进行预训练的。
显存占用38GB

那么接下来我们尝试多卡进行 qwen/Qwen-14B lora 预训练

首先配置accelerate,输入只有accelerate config，剩下的内容都是选项。

accelerate config
In which compute environment are you running?
This machine                                                                                                                                                                                                                         
Which type of machine are you using?                                                                                                                                                                                                 
multi-GPU                                                                                                                                                                                                                            
How many different machines will you use (use more than 1 for multi-node training)? [1]: 1                                                                                                                                           
Should distributed operations be checked while running for errors? This can avoid timeout issues but will be slower. [yes/NO]: yes                                                                                                   
Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:yes                                                                                                                                                                   
Which dynamo backend would you like to use?                                                                                                                                                                                          
tensorrt                                                                                                                                                                                                                             
Do you want to customize the defaults sent to torch.compile? [yes/NO]:                                                                                                                                                               
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]: NO                                                                                                                                                                                           
Do you want to use FullyShardedDataParallel? [yes/NO]: M^HNPO^H^H                                                                                                                                                                    
Please enter yes or no.                                                                                                                                                                                                              
Do you want to use FullyShardedDataParallel? [yes/NO]: NO                                                                                                                                                                            
Do you want to use Megatron-LM ? [yes/NO]: yes                                                                                                                                                                                       
What is the Tensor Parallelism degree/size? [1]:1                                                                                                                                                                                    
What is the Pipeline Parallelism degree/size? [1]:1                                                                                                                                                                                  
Do you want to enable selective activation recomputation? [YES/no]: 1                                                                                                                                                                
Please enter yes or no.                                                                                                                                                                                                              
Do you want to enable selective activation recomputation? [YES/no]: YES                                                                                                                                                              
Do you want to use distributed optimizer which shards optimizer state and gradients across data parallel ranks? [YES/no]: YES                                                                                                        
What is the gradient clipping value based on global L2 Norm (0 to disable)? [1.0]: 1

How many GPU(s) should be used for distributed training? [1]:3
Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)?
bf16                                                                                                                                                                                                                                 
accelerate configuration saved at /home/ca2/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml

您已经成功地为多GPU训练环境配置了accelerate。以下是您提供的配置的简要概述以及每个选项的含义：

计算环境：您正在使用本地机器，这可能意味着您将在单台物理服务器或工作站上使用多个GPU。机器类型：您正在使用多GPU机器。多机器训练：您只计划使用一台机器进行训练，这意味着您将在单节点上进行训练。分布式操作检查：您希望在运行时检查分布式操作是否有错误，这样可以避免超时问题，但可能会使训练变慢。使用torch dynamo优化：您希望使用torch dynamo来优化您的PyTorch代码，这可以提高性能。 dynamo后端：您选择使用tensorrt作为后端，这通常用于生产环境，可以提供优化的代码。 DeepSpeed：您不打算使用DeepSpeed，这是一个用于深度学习训练的优化库。 FullyShardedDataParallel：您不打算使用FullyShardedDataParallel，这是一个用于数据并行的PyTorch分布式训练的库。 Megatron-LM：您打算使用Megatron-LM，这是一个用于大规模语言模型训练的PyTorch扩展。 Tensor并行度：您设置为1，这意味着您不会使用Tensor并行。流水线并行度：您设置为1，这意味着您不会使用流水线并行。选择性激活重计算：您启用了选择性激活重计算，这可以提高效率。分布式优化器：您启用了分布式优化器，这意味着优化器状态和梯度将在数据并行等级上分片。梯度裁剪：您设置了一个基于全局L2范数的梯度裁剪值。用于分布式训练的GPU数量：您指定了使用3个GPU进行分布式训练。 FP16或BF16（混合精度）：您选择了BF16，这是英伟达的混合精度之一，可以提高训练性能。
这些配置为您的训练环境提供了一个良好的起点，但您可能需要根据您的具体需求和硬件配置进行调整。在开始训练之前，请确保您的环境变量（如CUDA_VISIBLE_DEVICES）设置正确，以便accelerate可以识别和使用您指定的GPU。
如果您遇到任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问。祝您训练顺利！

accelerate launch src/train_bash.py --stage pt     --do_train     --model_name_or_path qwen/Qwen-14B     --dataset wiki_demo     --finetuning_type lora     --lora_target c_attn     --output_dir path_to_pt_checkpoint     --overwrite_cache     --per_device_train_batch_size 4     --gradient_accumulation_steps 4     --lr_scheduler_type cosine     --logging_steps 10     --save_steps 1000     --learning_rate 5e-5     --num_train_epochs 3.0     --plot_loss     --fp16

成功训练