diff --git a/llm/README.md b/llm/README.md index 74900f076a12..60e8705e5a62 100644 --- a/llm/README.md +++ b/llm/README.md @@ -97,7 +97,7 @@ PaddleNLP 支持多个主流大模型的 SFT、LoRA、Prefix Tuning 等精调策 - **支持多轮对话**。支持统一对话模板，支持多轮对话高效训练，详参[多轮对话文档](./docs/chat_template.md)。
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diff --git a/llm/docs/algorithm_overview.md b/llm/docs/algorithm_overview.md new file mode 100644 index 000000000000..c45bee9b189a --- /dev/null +++ b/llm/docs/algorithm_overview.md @@ -0,0 +1,78 @@ +# 飞桨大模型常见算法介绍 + +## 1.训练加速策略 + +### 1.1 Greedy Zero Padding +
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+在训练过程中，将输入序列填充到相同长度是一种常见的处理小批量输入的方法。然而，这种方式由于填充了无关的填充标记，空洞率（填充标记比例）通常达到50%左右。Zero Padding 策略提出在单条数据中拼接多个文本为长文本，使用 attention_mask 保证精度对齐，将空洞率降低为20%。在 Zero Padding 策略基础上中，飞桨自研分组贪心 Zero Padding 策略，通过将输入数据进行分组保证数据分布，组内贪心策略搜索组合可能，实现了高效的 Padding 策略，将空洞率降低至5%左右。 + + +精调/DPO 训练只需要添加一个`zero_padding`为`True`的配置，即可开启 Zero Padding 训练。在开启 Zero Padding 的基础上，添加一个`greedy_zero_padding`为`True`即可开启分组贪心 Zero Padding 训练。 + +### 1.2 FlashAttention2 + +
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+ +[FlashAttention2](https://tridao.me/publications/flash2/flash2.pdf) 是一种更快、更优化的自注意力机制计算方法。原生的自注意力极致计算复杂度和内存都是 O(N2)，其中 N 是序列的长度，在长上下文场景容易导致内存不足，计算效率低。FlashAttention2提出分块处理（Tiling）将长序列划分为较小块，降低显存占用，利用并行计算提高计算效率。 + +标准的注意力机制使用高带宽内存（HBM）来存储、读取和写入键、查询和值。虽然 HBM 具有较大的内存，但处理速度较慢，而 SRAM 具有较小的内存，但操作速度更快。在标准的注意力实现中，从 HBM 加载和写入键、查询和值的成本较高。它将键、查询和值从 HBM 加载到 GPU 的片上 SRAM 中，执行一次注意力机制步骤，然后写回 HBM，并为每个注意力步骤重复这一过程。相反，Flash Attention 仅加载一次键、查询和值，将注意力机制的操作融合在一起，然后写回。 + + +``` +# FlashAttention2 使用样例 +from paddlenlp.transformers import AutoModelForCausalLM +model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( + model_name_or_path, + dtype=dtype, + use_flash_attention=True +) +``` + +精调/DPO 训练只需要添加一个`use_flash_attention`为`True`的配置，即可开启 FlashAttention2加速训练。 + +### 1.3 FlashMask +
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+FlashMask 是飞桨自研的注意力机制优化算法，在 FlashAttention2的基础上，在不损失精度的前提下，提出按列稀疏掩码表示支持多种复杂掩码表示，将注意力掩码表示复杂度由 O(N2) 降到 O(N)，降低训练显存。同时在进行块计算的过程中根据掩码情况分为跳过计算、应用掩码、不应用掩码三种情况，提高计算效率进而提高模型训练长上下文的吞吐能力。 + + +精调/DPO 训练只需要添加一个`flashmask`为`True`的配置，同时配置`use_flash_attention`为`True`，即可开启 FlashMask 加速训练。 + +## 2.改进精调策略 + +### 2.1 NEFT +[NEFT](https://arxiv.org/abs/2310.05914)提出在模型训练过程中，在模型的 embedding 之后加入一定噪声，有利于提高模型精调性能。精调训练只需要添加一个`neftune`为`True`的配置，同时配置相应的 NEFT alpha 参数`neftune_noise_alpha`，即可使用 NEFT 训练。 + +### 2.2 LoRA+ + +[LoRA+](https://github.com/user-attachments/assets/f367bf06-ad2f-4d41-8b5a-6508f90b46fa)提出 LoRA 训练过程中低秩矩阵 A 和 B 使用不同的学习率，有利于提高模型的 LoRA 训练收敛速度。精调训练只需要设置`lora_plus_scale`调节 B 与 A 的学习率比例。 + +### 2.3 rsLoRA + +[rsLoRA](https://arxiv.org/pdf/2312.03732)提出 LoRA 训练提升模型效果应该让 LoRA rank 增大的同时，使 LoRA 中 scaling 与 LoRA rank 关系应该满足下面的公式： +$$ +\gamma_r \in \Theta_r\left(\frac{1}{\sqrt{r}}\right) +$$ +调训练只需要在 LoRA 训练过程中设置`rslora`为 True，即可开启。 + +### 2.4 PiSSA +
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+ +[PiSSA](https://arxiv.org/abs/2404.02948) 是 LoRA 基础上的优化工作，具有与 LoRA 相同的架构，A 和 B 矩阵通过预训练模型权重奇异值分解（SVD）进行初始化，将残差矩阵对主干权重进行初始化。训练过程中对主干权重进行冻结，更新 A 和 B 矩阵，也即主成分部分从而实现了更快的收敛速度和更高的性能。利用快速 SVD 技术，PiSSA 的初始化仅需几秒钟，几乎不会增加从 LoRA 转向 PiSSA 的成本。 + +精调训练只需要在 LoRA 训练过程中设置`pissa`为 True，即可开启。 + +### 2.5 VeRA +
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+ +[VeRA](https://arxiv.org/abs/2310.11454)是一种类似于 LoRA 的参数高效微调技术，但需要更少的额外参数，同时承诺提供相似甚至更好的性能。因此，当参数预算非常有限时，例如在扩展到非常大的模型时，VeRA 尤为有用。可训练参数数量的减少是通过在所有层之间共享相同的低秩矩阵，并且每层仅训练两个额外的向量来实现的。 +精调训练只需设置`vera`为 True，设置相应的`vera_rank`即可开启。 diff --git a/llm/docs/finetune.md b/llm/docs/finetune.md index 0895265fe8d3..e18892abed2a 100644 --- a/llm/docs/finetune.md +++ b/llm/docs/finetune.md @@ -1,46 +1,42 @@ # 飞桨大模型套件精调文档 -## 1.精调特色介绍 +## 1.飞桨精调特色 +大模型精调（Supervised Fine-Tuning，SFT）作为大语言模型（LLM）的重要一环，其主要目标是使模型能够遵循指令输出预期回答，有效提升通用模型在特定的领域和应用场景的效果，更好的满足大模型的个性化应用。 +是一种用于改进和定制预训练大语言模型的方法。 -- **Zero Padding策略** +- 易用并行策略：支持纯数据并行（Data Parallelism）、分组参数切片的数据并行（Sharding Parallelism）、张量模型并行（Tensor Parallelism）、流水线模型并行（Pipeline Parallelism）、序列并行(Sequence parallelism)。 +- 多种精度训练：16/32bit 全量精调、4/8/16bit LoRA 精调、混合量化 LoRA 精调。 +- 性能极致优化：FlashAttention-2、FlashMask、Greedy Zero Padding。 +- 先进精调策略：LoRA+、PiSSA、rsLoRA、NEFTune、VeRA。 -模型的输入是定长序列数据，每个文本的序列长度不一样，所以是变长的序列，一般的做法是使用pad token进行填充，通常会占训练token 50%或更多。Zero Padding策略提出在单条数据中拼接多个文本为长文本，使用attention_mask保证精度对齐。通常使用Zero Padding策略时会将batch size设为1，训练过程中没有pad token参与计算，有效提高模型训练效率。精调训练只需要添加一个`zero_padding`为`True`的配置，即可开启Zero Padding训练。 +更多算法原理细节详见[飞桨大模型常见算法文档](algorithm_overview.md) +## 2.大模型精调介绍 +下面我们将介绍 SFT 常用的技术：
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- Zero Padding策略图示意，能够有效减少无效Pad Token进行训练 + 飞桨与 Huggingface Transformers 微调性能比对
+- 全量精调: 最常用的 SFT 技术，在指令数据集上重新训练预训练模型的所有参数。这种方法通常能提供最佳结果，但需要大量的计算资源。 +- LoRA: 低秩适配（Low-Rank Adaptation）是最常用参数高效微调(PEFT，Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术。它不是重新训练整个模型，而是冻结权重，并在每个目标线性层引入低秩矩阵。这使得 LoRA 所需训练的参数数量大幅减少（少于1%），从而减少了内存使用和训练时间。 -- **PEFT结合低比特和分布式策略** +- QLoRA:量化感知低秩适配（Quantized Low-Rank Adaptation）与标准 LoRA 相比，它可额外减少多达33%的内存使用，使其在 GPU 内存受限的情况下尤为有用。QLoRA 通常比普通 LoRA 多花费约20%的时间，但其显著的内存节省使其在 GPU 内存有限的情况下成为唯一可行的选择。 -PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)相比于全量参数大大降低了所需的显存资源，但对于百亿级别的模型对训练资源仍然要求很高。为了减少显存资源占用，PEFT中提供将16位浮点数的主干模型转化为4比特或8比特的量化模型，只有当权重参与计算时才将低比特的主干模型反量化为浮点数模型。PaddleNLP中提供量化为**INT4、INT8、NF4、FP4**等多种低比特数据类型。 -对于千亿参数级别的模型，PEFT配合低比特策略并不能在单卡训练。PaddleNLP中支持上述所有PEFT策略包含低比特策略使用数据并行（data parallel）、张量并行（tensor parallel）、流水线并行（pipeline parallel）策略、分组参数切分并行 -（Sharding）。PEFT、低比特策略、分布式能力三者组合，PaddleNLP在有限计算资源下，可以将模型微调拓展到单机(80G * 8)**千亿参数级别**。 -
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- -- **统一对话模板** - -当前开源Chat 类型模型越来越多，PaddleNLP 已经集成了 [LLaMA/LLaMA2](../config/llama)、[Baichuan/Baichuan2](../config/baichuan)、[ChatGLM](../config/chatglm)、[ChatGLM2/ChatGLM3](../config/chatglm2)、[Qwen](../config/qwen)、[Bloom](../config/bloom)、[GPT-3](../config/gpt-3)等系列模型，也支持[多轮对话 Prompt Template 推理](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/get_started/chat_template.html)，只需要调用`apply_chat_template` 函数即可构造将对话历史和用户最新 query 按照模型指定规则拼接到一起，实现不同模型的定制化 Prompt 规则推理。 - -此外多轮对话训练精调的应用场景也是越来越多，不同模型的多轮对话模板构造规则都不一致，为了在训练侧标准化前处理上的区别，设计了`chat_template`来解决此问题。只需要添加一个`chat_template` 的配置即可为该模型添加相应的多轮对话精调训练支持，具体的配置可看[多轮对话文档](./chat_template.md)。 - -## 2. 快速开始 +## 3. 快速开始 -接下来我们将以**Llama 2**为例介绍如何使用统一脚本进行SFT、LoRA、Prefix Tuning。 -### 2.1 环境准备 +接下来我们将以**Llama 3**为例介绍如何使用统一脚本进行 SFT 全参精调和 LoRA 精调。 +### 3.1 环境准备 -- PaddlePaddle develop -- PaddleNLP develop +- PaddlePaddle 3.0-beta +- PaddleNLP 3.0.0b1 - PaddleSlim develop git clone 代码到本地，即可开始。 @@ -52,7 +48,7 @@ git clone 代码到本地，即可开始。 # 到达运行目录 ``` -### 2.2 精调数据准备 +### 3.2 精调数据准备 为了方便用户测试，我们也提供示例数据集[广告生成数据集](https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/examples/AdvertiseGen.tar.gz)，用户也可以仿照数据集的格式制作自己的数据集进行精调。我们支持的数据格式是每行包含一个字典，每个字典包含以下字段： @@ -65,93 +61,92 @@ git clone 代码到本地，即可开始。 ... ``` -### 2.3 SFT - -SFT（Supervised Fine-Tuning）模型全参微调依托飞桨提出的[4D混合分布式并行](https://ai.baidu.com/forum/topic/show/987996)能力，支持使用Trainer API轻松切换数据并行(DP)、[张量并行（TP, Tensor Parallelism）](https://arxiv.org/abs/1909.08053)、[流水线并行（PP, Pipeline Parallelism）](https://arxiv.org/abs/1811.06965)（目前仅支持Llama）等多种分布式训练策略。 +### 3.3 全参精调 ``` python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.py ./config/llama/sft_argument.json ``` -1. `zero_padding`设为True有助于提高训练效率。建议将`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制batch size，适当调整`max_length`取值。 -2. 设置`use_flash_attention`为True使用FlashAttention。 -3. SFT API支持4D并行策略，可以通过控制`tensor_parallel_degree`、`pipeline_parallel_degree`、 `sharding`、`sharding_parallel_degree`调整 +1. `zero_padding`和`greedy_zero_padding`同时设为 True 有助于提高训练效率。建议将`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制 batch size，适当调整`max_length`取值。 +2. 设置`use_flash_attention`为 True 使用 FlashAttention。在 FlashAttention 打开的基础上设置`flash_mask`为 True 使用 FlashMask。 +3. SFT API 支持4D 并行策略，可以通过控制`tensor_parallel_degree`、`pipeline_parallel_degree`、 `sharding`、`sharding_parallel_degree`调整 -### 2.4 LoRA +### 3.4 LoRA/QLoRA ``` -# 单卡训练 +# 单卡LoRA python run_finetune.py ./config/llama/lora_argument.json -# 张量并行分布式训练 +# 单卡QLoRA +python run_finetune.py ./config/llama/qlora_argument.json + +# 多卡LoRA python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.py ./config/llama/lora_argument.json + +# 多卡QLoRA +python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.py ./config/llama/qlora_argument.json ``` **Note:** -1. `zero_padding`设为True有助于提高训练效率。建议将`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制batch size，适当调整`max_length`取值。 -2. LoRA策略默认应用在所有Linear层 +1. `zero_padding`和`greedy_zero_padding`同时设为 True 有助于提高训练效率。建议将`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制 batch size，适当调整`max_length`取值。 +2. LoRA 策略默认应用在所有 Linear 层。 3. 可以通过设置`weight_quantize_algo`将主干模型量化低比特，例如'weight_only_int4','weight_only_int8'，'nf4'或'fp4'。具体参考精调参数介绍 -4. 设置`use_flash_attention`为True使用FlashAttention。 -5. LoRA API支持4D并行策略，可以通过控制`tensor_parallel_degree`、`pipeline_parallel_degree`、 `sharding`、`sharding_parallel_degree`调整并行训练策略，可拓展至**单机LoRA微调千亿模型**。 -6. LoRA策略默认应用在所有Linear层。 -7. 可以通过修改`lora_rank`改变LoRA算法中rank（秩）的值。 +4. 设置`use_flash_attention`为 True 使用 FlashAttention。在 FlashAttention 打开的基础上设置`flash_mask`为 True 使用 FlashMask。 +5. LoRA API 支持4D 并行策略，可以通过控制`tensor_parallel_degree`、`pipeline_parallel_degree`、 `sharding`、`sharding_parallel_degree`调整并行训练策略，可拓展至**单机 LoRA 微调千亿模型**。 -### 2.5 Prefix Tuning +### 3.5 LoRA 参数合并 +为了后续的**压缩**和**静态图推理**方便，我们提供 LoRA 参数合并脚本，可以将 LoRA 参数合并到主干模型并保存相应的权重。 ``` -# 单卡训练 -python run_finetune.py ./llama/pt_argument.json - -# 张量并行分布式训练 -python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.py ./llama/pt_argument.json +python merge_lora_params.py \ + --model_name_or_path ./checkpoints/sft_ckpts \ + --lora_path ./checkpoints/lora_ckpts \ + --output_path ./checkpoints/lora_merge \ + --device "gpu" \ + --safe_serialization True ``` -**Note:** -1. `zero_padding`设为True有助于提高训练效率。建议将`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制batch size，适当调整`max_length`取值。 -2. 可以通过设置`weight_quantize_algo`将主干模型量化低比特，例如'weight_only_int4','weight_only_int8'，'nf4'或'fp4'。具体参考精调参数介绍 -3. 设置`use_flash_attention`为True使用FlashAttention。 -4. Prefix Tuning API支持4D并行策略，可以通过控制`tensor_parallel_degree`、`pipeline_parallel_degree`、 `sharding`、`sharding_parallel_degree`调整并行训练策略，可拓展至**单机LoRA微调千亿模型**。 -5. 可以通过`num_prefix_tokens`控制Prefix Tuning策略中Prefix Token数量。 +  脚本参数介绍
+- `lora_path`: LoRA 参数和配置路径，对 LoRA 参数进行初始化，默认为 None。 +- `model_name_or_path`: 必须，主干模型参数路径，默认为 None。 +- `merge_model_path`: 必须，合并参数后保存路径，默认为 None。 +- `device`: 运行环境，默认为 gpu。 +- `safe_serialization`: 是否保存为 safetensor 格式，默认为 True。 +
-## 3.精调参数介绍 +## 4.精调参数介绍   模型参数（ModelArgument）
-- `model_name_or_path`: 预训练模型名称或者本地的模型路径，用于热启模型和分词器，默认为None。每个模型**支持模型权重**详见各模型目录。 -- `use_flash_attention`: 模型是否使用FlashAttention，默认为False。 -- `lora`: 是否开启LoRA微调策略，默认为False。 -- `lora_path`: LoRA参数和配置路径，对LoRA参数进行初始化，默认为None。 -- `lora_rank`: LoRA算法中rank（秩）的值，默认为8。 -- `prefix_tuning`: 是否使用Prefix Tuning策略，默认为False。 -- `num_prefix_tokens`: Prefix Tuning策略中Prefix Token数量，默认为128。 -- `from_aistudio`: 模型权重是否从Aistudio下载，默认为False。 -- `save_to_aistudio`: 模型权重是否保存到Aistudio，默认为False。 -- `aistudio_repo_id`: 模型权重保存到Aistudio的repo id，默认为None。 -- `aistudio_repo_private`: 模型权重保存到Aistudio的repo是否为私有，默认为True。 -- `aistudio_repo_license`: 模型权重保存到Aistudio的repo license，默认为"Apache License 2.0"。 -- `aistudio_token`: 模型权重保存到Aistudio的token，默认为None。如果save_to_aistudio为True，且环境变量没有设置相应token，必须传入。 -- `neftune`: 是否使用[NEFT](https://arxiv.org/abs/2310.05914)，进行微调。默认为False。 -- `neftune_noise_alpha`: NEFT alpha参数，默认为5.0。 - +- `model_name_or_path`: 预训练模型名称或者本地的模型路径，用于热启模型和分词器，默认为 None。每个模型**支持模型权重**详见各模型目录。 +- `use_flash_attention`: 模型是否使用 FlashAttention，默认为 False。 +- `flash_mask`: 模型是否使用 FlashMask，默认为 False。请在 FlashAttention 打开的基础上设置。 +- `lora`: 是否开启 LoRA 微调策略，默认为 False。 +- `lora_path`: LoRA 参数和配置路径，对 LoRA 参数进行初始化，默认为 None。 +- `lora_rank`: LoRA 算法中 rank（秩）的值，默认为8。 +- `rslora`: 是否使用 rsLoRA 算法。 +- `lora_plus_scale`: 是否使用 LoRA+，设置 B 与 A 的学习率比例。 +- `neftune`: 是否使用[NEFT](https://arxiv.org/abs/2310.05914)，进行微调。默认为 False。 +- `neftune_noise_alpha`: NEFT alpha 参数，默认为5.0。 +- `vera`: 是否开启 VeRA 微调策略，默认为 False。 +- `vera_rank`: VeRA 算法中 rank（秩）的值，默认为8。
  数据参数（DataArgument）
-- `dataset_name_or_path`: 本地数据集目录或内置数据集名称，默认为None。脚本已适配单文件和多文件，会自己寻找`dataset_name_or_path/train.json` 或者 `dataset_name_or_path/train/*.json`作为训练集文件, 以及`dataset_name_or_path/dev.json` 或者 `dataset_name_or_path/dev/*.json`作为验证集文件。 -- `task_name`: 用于选择内置数据集中的具体任务，默认为None。 -- `eval_with_do_generation`: 在模型效果评估的时候是否调用model.generate,默认为False。设置为True时，指标为ppl, accuracy；设置为False时，指标为BLEU4/Rouge，建议将`metric_for_best_model`设为bleu4。 -- `save_generation_output`: 当`eval_with_do_generation`设为True，是否将生成结果保存在`generated_output.json`文件中，默认为False。 -- `zero_padding`:是否使用Zero Padding数据流（减少Padding冗余计算，大幅提升有效Token计算效率），默认为False。当`eval_with_do_generation`设为True,评估过程不支持Zero Padding数据流。。 -- `src_length`: 模型输入上下文最大token长度，默认为1024。 -- `max_length`:模型输入（上下文+生成内容）的最大token长度, 默认为2048。当`zero_padding`设为True的时候，同时也为Zero Padding数据流模型训练输入最大长度，通常建议设为模型允许输入最大长度，同时`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制batch size。 -- `lazy`:设置为False则使用`MapDataset`，设置为True则使用`IterDataset`，默认为False。对于数据量较大的时候建议设为True，`IterDataset`可以避免一次性将所有数据读入内存，注意需要设置`max_steps`并且`evaluation_strategy`和`save_strategy`设为`steps` +- `dataset_name_or_path`: 本地数据集目录或内置数据集名称，默认为 None。脚本已适配单文件和多文件，会自己寻找`dataset_name_or_path/train.json` 或者 `dataset_name_or_path/train/*.json`作为训练集文件, 以及`dataset_name_or_path/dev.json` 或者 `dataset_name_or_path/dev/*.json`作为验证集文件。 +- `zero_padding`:是否使用 Zero Padding 数据流（减少 Padding 冗余计算，大幅提升有效 Token 计算效率），默认为 False。当`eval_with_do_generation`设为 True,评估过程不支持 Zero Padding 数据流。 +- `greedy_zero_padding`:贪心 Zero Padding 数据流，默认为 False。请在`zero_padding`设为 True 的基础上打开。 +- `src_length`: 模型输入上下文最大 token 长度，默认为1024。 +- `max_length`:模型输入（上下文+生成内容）的最大 token 长度, 默认为2048。当`zero_padding`设为 True 的时候，同时也为 Zero Padding 数据流模型训练输入最大长度，通常建议设为模型允许输入最大长度，同时`per_device_train_batch_size`设为1，使用`gradient_accumulation_steps`控制 batch size。 +- `lazy`:设置为 False 则使用`MapDataset`，设置为 True 则使用`IterDataset`，默认为 False。对于数据量较大的时候建议设为 True，`IterDataset`可以避免一次性将所有数据读入内存，注意需要设置`max_steps`并且`evaluation_strategy`和`save_strategy`设为`steps`
  生成参数（GenerateArgument）
-注：以下参数仅在`eval_with_do_generation`为True，调用model.generate()时生效。 +注：以下参数仅在`eval_with_do_generation`为 True，调用 model.generate()时生效。 - `top_k`: “采样”策略中为 top-k 过滤保留的最高概率标记的数量。默认为1，等价于贪心策略。 - `top_p`:“采样”策略中 top-p 过滤的累积概率。默认为1.0，表示不起作用。 @@ -159,67 +154,25 @@ python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.   训练参数（TrainingArguments）
-以下仅介绍TrainingArguments部分常用参数，详情请参见[TrainingArguments文档](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/trainer.html)。 +以下仅介绍 TrainingArguments 部分常用参数，详情请参见[TrainingArguments 文档](https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/trainer.html)。 -- `output_dir`: 用于保存相关的文件目录，主要包括模型相关文件、训练过程中的checkpoint、分词器相关文件、评估的结果文件，默认为None。 +- `output_dir`: 用于保存相关的文件目录，主要包括模型相关文件、训练过程中的 checkpoint、分词器相关文件、评估的结果文件，默认为 None。 - `per_device_train_batch_size`: 训练集训练过程批处理大小，对应 micro batch size，默认为8。该参数需要根据具体的数据集来设定，该参数越大，占用显存越高，训练代价越大；反之，占用显存越小，训练速度越快。 -- `gradient_accumulation_steps`:梯度累积步数，顾名思义，就是将多次计算得到的梯度值进行累加，然后一次性进行参数更新，默认为1。等效于将原有训练batch size*gradient_accumulation_steps。 +- `gradient_accumulation_steps`:梯度累积步数，顾名思义，就是将多次计算得到的梯度值进行累加，然后一次性进行参数更新，默认为1。等效于将原有训练 batch size*gradient_accumulation_steps。 - `per_device_eval_batch_size`: 验证集批处理大小，对应 micro batch size，默认为8。该参数越大，占用显存越高；该参数越小，占用显存越低。 -- `eval_accumulation_steps`:在将结果移动到CPU之前，累积输出张量的预测步骤数。如果如果未设置，则在移动到CPU之前，整个预测都会在GPU上累积（速度更快需要更多的显存），默认为None。 - `num_train_epochs`:模型训练的轮次，默认为3。 - `learning_rate`:优化器的初始学习率，默认为 5e-05。 -- `warmup_steps`: warmup的步数，默认为0。当warmup_steps>0时，会覆盖warmup_ratio的设置。 -- `logging_steps`: 日志打印的频率，仅当logging_strategy=="step"生效，默认为 500。如果希望看到较快的日志反馈或者即时的训练的速度，可以减小logging_steps。 -- `evaluation_strategy`: 评估策略，默认为no。"no"：训练期间不进行评估；"steps"：在每eval_steps结束进行；"epoch"：在每个 epoch 结束时进行。 -- `save_strategy`: 保存策略，默认为no。"no"：训练期间不进行评估；"steps"：在每eval_steps结束进行；"epoch"：在每个 epoch 结束时进行。 -- `fp16`: 是否需要开启FP16训练，开启FP16训练可以加速训练，默认为False。 -- `bf16`: 是否需要开启BF16训练，开启BF16训练可以加速训练，默认为False。 -- `fp16_opt_level`: 可设置O1或者O2，在 O1 级别下，在白名单中的算子将使用 float16/bfloat16 计算，在黑名单中的算子将使用 float32 计算。在 O2 级别下，模型的参数被转换为 float16/bfloat16， 如果算子的浮点型输入全是 float16/bfloat16，算子才会采用 float16/bfloat16 计算，若任意浮点型输入是 float32 类型，算子将采用 float32 计算。默认为O1。 -- `do_train`: 是否打开训练，默认为False。 -- `do_eval`: 是否打开评估，默认为False。 -- `disable_tqdm`: 是否关掉tqdm的进度条，默认为False。如果需要预估整体的训练时长，可以打开该配置，实时观察训练进度。 -- `load_best_model_at_end`: 训练结束后是否加载最优模型，通常与`metric_for_best_model`配合使用,默认为False。 -- `metric_for_best_model`: 最优模型指标，如"accuarcy"等，用于比较模型好坏，默认为None。 -- `recompute`: 重计算，暂支持full策略。开启后可降低显存以达到增大batch size的目的，默认为False。 -- `save_total_limit`: 保留checkpoint的个数，老的checkpoint会被删除，默认为None。 -- `tensor_parallel_degree`: 此参数tensor_parallel_degree表示将一层transformer结构的份数，该方法对通信开销较大, 建议 tensor_parallel_degree<=8, 尽量使用机器内部通信。默认为-1，表示不启用张量并行。 -- `pipeline_parallel_degree`: 表示划分流水线的大小.(假设该参数为4, 模型12层, 则每一个pp stage 包含3层模型) 默认值-1, 表示不启用流水线并行。 - -
- - -## 4.分布式策略参数合并 - -**如果开启unified_checkpoint则不需要合参**。我们使用张量并行（TP，Tensor Parallelism）和 流水线并行（PP，Pipeline Parallelism）训练过程中，为了节省TP参数合并时间通常在中间checkpoint将参数存储为多个TP和PP参数分片，可以使用提供的分片合并参数脚本进行参数合并。 - -``` -python merge_tp_and_pp_params.py \ - --model_name_or_path ./checkpoints/llama_sft_ckpts/checkpoint-100 \ - --pp 2 --tp 4 -``` - -  脚本参数介绍
-- `model_name_or_path`: 必须，本地的TP模型参数路径，默认为None。 -- `device`: 运行环境，默认为gpu。 -
- -## 5.LoRA 参数合并 - -为了后续的**压缩**和**静态图推理**方便，我们提供LoRA参数合并脚本，可以将LoRA参数合并到主干模型并保存相应的权重。 -``` -python merge_lora_params.py \ - --model_name_or_path ./checkpoints/sft_ckpts \ - --lora_path ./checkpoints/lora_ckpts \ - --output_path ./checkpoints/lora_merge \ - --device "gpu" \ - --safe_serialization True -``` - -  脚本参数介绍
- -- `lora_path`: LoRA参数和配置路径，对LoRA参数进行初始化，默认为None。 -- `model_name_or_path`: 必须，主干模型参数路径，默认为None。 -- `merge_model_path`: 必须，合并参数后保存路径，默认为None。 -- `device`: 运行环境，默认为gpu。 -- `safe_serialization`: 是否保存为safetensor格式，默认为True。 +- `warmup_steps`: warmup 的步数，默认为0。当 warmup_steps>0时，会覆盖 warmup_ratio 的设置。 +- `evaluation_strategy`: 评估策略，默认为 no。"no"：训练期间不进行评估；"steps"：在每 eval_steps 结束进行；"epoch"：在每个 epoch 结束时进行。 +- `save_strategy`: 保存策略，默认为 no。"no"：训练期间不进行评估；"steps"：在每 eval_steps 结束进行；"epoch"：在每个 epoch 结束时进行。 +- `fp16`: 是否需要开启 FP16训练，开启 FP16训练可以加速训练，默认为 False。 +- `bf16`: 是否需要开启 BF16训练，开启 BF16训练可以加速训练，默认为 False。 +- `fp16_opt_level`: 可设置 O1或者 O2，在 O1 级别下，在白名单中的算子将使用 float16/bfloat16 计算，在黑名单中的算子将使用 float32 计算。在 O2 级别下，模型的参数被转换为 float16/bfloat16， 如果算子的浮点型输入全是 float16/bfloat16，算子才会采用 float16/bfloat16 计算，若任意浮点型输入是 float32 类型，算子将采用 float32 计算。默认为 O1。 +- `do_train`: 是否打开训练，默认为 False。 +- `do_eval`: 是否打开评估，默认为 False。 +- `recompute`: 重计算，暂支持 full 策略。开启后可降低显存以达到增大 batch size 的目的，默认为 False。 +- `tensor_parallel_degree`: 此参数 tensor_parallel_degree 表示将一层 transformer 结构的份数，该方法对通信开销较大, 建议 tensor_parallel_degree<=8, 尽量使用机器内部通信。默认为-1，表示不启用张量并行。 +- `pipeline_parallel_degree`: 表示划分流水线的大小.(假设该参数为4, 模型12层, 则每一个 pp stage 包含3层模型) 默认值-1, 表示不启用流水线并行。 +- `sharding_parallel_degree`: 表示分组参数切片的数据并行大小. 默认值1, 表示不启用分组参数切片的数据并行。 +- `sharding`:是否使用 Paddle 的 Sharding 数据并行功能，用户的参数。支持 sharding `stage1`, `stage2` or `stage3`。其中`stage2``stage3`可以和`offload`组合使用。