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chaoyu@qiyuanlab.com
parent
0260762d08
commit
01e0f316e2
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@ -0,0 +1,412 @@
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<style type="text/css">
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h1 { counter-reset: h2counter; }
|
||||
h2 { counter-reset: h3counter; }
|
||||
h3 { counter-reset: h4counter; }
|
||||
h4 { counter-reset: h5counter; }
|
||||
h5 { counter-reset: h6counter; }
|
||||
h6 { }
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||||
h2:before {
|
||||
counter-increment: h2counter;
|
||||
content: counter(h2counter) ".\0000a0\0000a0";
|
||||
}
|
||||
h3:before {
|
||||
counter-increment: h3counter;
|
||||
content: counter(h2counter) "."
|
||||
counter(h3counter) ".\0000a0\0000a0";
|
||||
}
|
||||
h4:before {
|
||||
counter-increment: h4counter;
|
||||
content: counter(h2counter) "."
|
||||
counter(h3counter) "."
|
||||
counter(h4counter) ".\0000a0\0000a0";
|
||||
}
|
||||
h5:before {
|
||||
counter-increment: h5counter;
|
||||
content: counter(h2counter) "."
|
||||
counter(h3counter) "."
|
||||
counter(h4counter) "."
|
||||
counter(h5counter) ".\0000a0\0000a0";
|
||||
}
|
||||
h6:before {
|
||||
counter-increment: h6counter;
|
||||
content: counter(h2counter) "."
|
||||
counter(h3counter) "."
|
||||
counter(h4counter) "."
|
||||
counter(h5counter) "."
|
||||
counter(h6counter) ".\0000a0\0000a0";
|
||||
}
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||||
</style>
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||||
# 九格大模型使用文档
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## 目录
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<!-- - [仓库目录结构](#仓库目录结构) -->
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- [九格大模型使用文档](#九格大模型使用文档)
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||||
- [目录](#目录)
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- [环境配置](#环境配置)
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||||
- [数据处理流程](#数据处理流程)
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||||
- [单个数据集处理](#单个数据集处理)
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||||
- [多个数据集混合](#多个数据集混合)
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||||
- [单机训练](#单机训练)
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||||
- [多机训练](#多机训练)
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||||
- [参数详细介绍](#参数详细介绍)
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||||
- [查看训练情况](#查看训练情况)
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||||
- [常见问题](#常见问题)
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<!-- ## 仓库目录结构
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```
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├── apps # 不同项目的训练代码
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├── bin # 格式检查等脚本，通常与上线流程配合
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├── fm9g # 各项目通用的组件、模块
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├── joker.yml
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├── Makefile
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├── README.md
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├── pyproject.toml
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├── requirements.txt
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├── requirements_project.txt
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├── setup.py
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``` -->
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## 环境配置
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```shell
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1. 使用python 3.8.10创建conda环境
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conda create -n fm-9g python=3.8.10
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2. 激活环境
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conda activate fm-9g
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3. 安装Pytorch
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# 需要先查看CUDA版本，根据CUDA版本挑选合适的pytorch版本
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conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
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9.安装OpenDelta
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# 也可以在官网上下载好安装包后进行安装
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# 官网地址为：https://github.com/thunlp/OpenDelta
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pip install opendelta
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5. 安装BMTrain
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pip install bmtrain==1.0.0
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5. 安装flash-attn
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pip install flash-attn==2.4.2
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6. 安装其他依赖包
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pip install einops
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pip install pytrie
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pip install transformers
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pip install matplotlib
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pip install h5py
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pip install sentencepiece
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7.安装tensorboard
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||||
pip install protobuf==3.20.0 #protobuf版本过高时无法适配tensorboard
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pip install tensorboard
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pip install tensorboardX
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```
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## 数据处理流程
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### 单个数据集处理
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预训练语料为无监督形式，不需要区分问题与答案，但需要将数据转为index后进行模型训练。我们拿到的原始数据可能是两种形式：
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- 文件格式为.txt的原始文本，处理流程为：数据→jsonl格式的数据→index数据
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||||
- 文件格式为.jsonl的文本数据，处理流程为j:数据→index数据
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1. 参考以下脚本，将txt数据处理为jsonl格式：
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||||
```python
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||||
# convert_txt2jsonl.py
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||||
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||||
import json
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||||
import sys
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||||
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||||
for line in sys.stdin:
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||||
if line.strip() == "":
|
||||
continue
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||||
temp_json = {"input": "", "output": line.strip()}#预训练计算Loss时只计算output部分，所以input字段为空
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||||
print(json.dumps(temp_json, ensure_ascii=False))
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||||
```
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||||
脚本使用方法如下，其中pretrain.txt是原始txt数据，pretrain.jsonl是输出的jsonl格式数据：
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```shell
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||||
cat pretrain.txt | python convert_txt2jsonl.py > pretrain.jsonl
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||||
```
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||||
输出的jsonl文件中，其中每一行有两个字段：input字段与output字段。例如：
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||||
```JSON
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{"input":"","output":"中国的首都是北京。"}
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```
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||||
2. jsonl格式转index。脚本位于./quick_start_clean/convert_json2index.py，应用方法如下：
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```shell
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python convert_json2index.py \
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--path ../data_process/data \ #存放jsonl文件的目录
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--language zh \ #只能选择zh（中文）或者en（英文）
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||||
--output ../data_process/data_index \ #存放生成的index的目录，与原先存放jsonl文件的目录不能相同
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||||
--hdfs_name index #index文件的文件名
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```
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||||
脚本运行成功时，会有如下显示：（不需要用hadoop所以不用管hadoop: not found的警告信息）
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转完后，在index的目录下会生成四个文件：data.jsonl（原先的jsonl数据）、index、index.h5、meta.json（记录数据集信息，包含 "language", "nlines", "nbytes", "length_distribute", "avg_token_per_line", "hdfs_path", "data_sample"字段）。
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这里有一个meta.json的例子：
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```JSON
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||||
{"language": "en", "nlines": 68912, "nbytes": 41801261, "length_distribute": {"less_4k": 68911, "4k-8k": 1, "8k-16k": 0, "16k-32k": 0, "32k-64k": 0, "64k-128k": 0, "128k-256k": 0, "more_256k": 0}, "avg_token_per_line": 145.23292024611098, "hdfs_path": "/user/tc_agi/llm/index_datasets/index", "data_sample": {"input": "<用户>For a car, what scams can be plotted with 0% f...", "output": "The car deal makes money 3 ways. If you pay in one...", "source": "finance_cpm9g"}}
|
||||
```
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||||
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||||
### 多个数据集混合
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||||
我们支持多个数据集的混合读入，并设置不同数据集的比例。为此，需要准备一个数据混合的json文件，来指导训练过程中的数据读取策略，示例如下：
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||||
```JSON
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||||
[
|
||||
{
|
||||
"dataset_name": "humanevallike_clean_dedup",
|
||||
"task_name": "humanevallike_clean_dedup",
|
||||
"abs_weight": 0.2,
|
||||
"path": "/data/0124_hq_data/humanevallike_clean_dedup",
|
||||
"transforms": "0124_hq_data/general/script_cpmc.py",
|
||||
"allow_repeat": true,
|
||||
"nlines": 995339,
|
||||
"ave_tokens_per_line": 100,
|
||||
"total_tokens": 0.1
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"dataset_name": "leetcode_pass_code_0125",
|
||||
"task_name": "leetcode_pass_code_0125",
|
||||
"abs_weight": 0.006,
|
||||
"path": "/data/0124_hq_data/leetcode_pass_code_0125",
|
||||
"transforms": "0124_hq_data/general/script_cpmc.py",
|
||||
"allow_repeat": true,
|
||||
"nlines": 10724,
|
||||
"ave_tokens_per_line": 200,
|
||||
"total_tokens": 0.002
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
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||||
其中abs_weight需要自行设计；path、nlines、ave_tokens_per_line可以参考生成index时的meta.json进行填写；allow_repeat为数据集是否需要复制；total_tokens为估计的数据集token总数，以b（十亿）为单位，例如0.1代表0.1b个token，transforms为读入训练数据的脚本路径，该脚本可以参考以下代码：
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||||
```python
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||||
# script_cpmc.py
|
||||
import random
|
||||
|
||||
def rand(n: int, r: random.Random):
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||||
return int(r.random() * n)
|
||||
|
||||
def transform(data, num_sample: int, r: random.Random):
|
||||
if 'input' in data:
|
||||
_input = data['input']
|
||||
else:
|
||||
_input = ""
|
||||
|
||||
if 'output' in data:
|
||||
_output = data['output']
|
||||
else:
|
||||
_output = ""
|
||||
return {"input": _input,
|
||||
"output": _output,
|
||||
}
|
||||
```
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||||
## 单机训练
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||||
1. 修改/apps/fm9g_2b/train_configs/2.4b.json中的训练参数，这一部分的参数设置会覆盖掉shell脚本中的相应部分。
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2. 修改FM_9G-master/FM_9G-master/apps/fm9g_2b/pretrain_dragonfly.sh中最后部分的训练参数，如下所示：
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||||
```shell
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||||
GPUS_PER_NODE=2 #该节点上需要的GPU数量
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||||
NNODES=1 #单机训练无需修改这个参数
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||||
RANK=0 #单机训练无需修改这个参数
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||||
MASTER_ENDPOINT=g3006 #该节点名称
|
||||
MASTER_PORT=12345 #该节点端口，注意避免端口冲突
|
||||
```
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||||
3. 激活自己的训练环境：
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||||
```shell
|
||||
conda activate fm-9g
|
||||
```
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||||
4. 指定要用的GPU：
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||||
```shell
|
||||
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
|
||||
```
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||||
5. 切换到fm9g_2b目录下，运行训练脚本：
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||||
```shell
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||||
cd FM_9G-master/FM_9G-master/apps/fm9g_2b
|
||||
bash pretrain_dragonfly.sh
|
||||
```
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||||
## 多机训练
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||||
需要保证机器之间能够通信，且每台机器上的训练环境、代码、数据等一致。以下教程以使用slurm调度的算力平台为例。
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||||
常用的slurm命令包括：
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```
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||||
slurm命令 功能
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||||
------------------------------
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||||
sinfo 查看集群分区状态
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||||
squeue 查看作业队列
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||||
srun, salloc 交互式运行作业
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||||
sbatch 提交作业
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||||
scancel 取消作业
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||||
scontrol 查看和修改作业参数
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||||
sacct 查看已完成作业
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||||
```
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||||
注意：#slurm的多节点通信与bmtrain的环境变量有冲突，且srun不稳定，推荐采用slurm提交多个单节点任务，用torchrun的方式实现多节点通信。
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||||
1. 参考以下代码，编写主节点启动脚本run_master.sh：
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||||
```shell
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||||
#!/bin/bash
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||||
#SBATCH --partition=long
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||||
#SBATCH --nodes=1 #需要的节点数量，即需要几台机器，不建议修改，多机训练时提交多个单节点任务即可
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||||
#SBATCH --tasks-per-node=8 #每个节点的进程数，和每节点的GPU数量保持一致
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||||
#SBATCH --gres=gpu:8 #每个节点上需要几块GPU
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||||
#SBATCH --cpus-per-task=8 #每个任务分配的CPU数量（建议不要修改），该节点的cpu总数为任务数乘以每个任务的cpu数，这个示例脚本中的cpu总数为8x8=64
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||||
MASTER_ADDR=`hostname`
|
||||
echo $MASTER_ADDR #可以在slurm-xxx.out中查看申请的主节点名称
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||||
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||||
while true;do
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||||
sleep 5s #
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```
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||||
2. 启动主节点：
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||||
```shell
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||||
sbatch --nodelist g3002 run_master.sh
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||||
```
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||||
3. 登录主节点，激活训练环境：
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||||
```shell
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||||
ssh g3002 #登录节点
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||||
conda activate fm-9g #激活训练环境
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||||
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 #指定要用的GPU
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||||
```
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||||
4. 修改主节点训练脚本：在/apps/fm9g_2b/pretrain_dragonfly.sh的最后修改主节点名称、端口、机器数量、GPU数量，并将脚本重命名为pretrain_dragonfly_master.sh，方便区分：
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||||
```shell
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||||
GPUS_PER_NODE=2 #本节点上要用的GPU数量
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||||
NNODES=2 #机器数量
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||||
RANK=0 #0为主节点，1/2/3…为从节点
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||||
MASTER_ENDPOINT=g3002 #主节点名称
|
||||
MASTER_PORT=12345 #主节点端口号，注意避免端口冲突
|
||||
```
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||||
5. 提交主节点训练脚本：
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||||
```shell
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||||
cd FM_9G-master/FM_9G-master/apps/fm9g_2b
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||||
bash pretrain_dragonfly_master.sh
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||||
```
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||||
6. 启动从节点、激活训练环境，指定要用的卡，方法与主节点一样。
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||||
7. 修改从节点训练脚本：将单机多卡的训练脚本重命名为pretrain_dragonfly_slave.sh，在末尾修改主节点名称、端口、机器数量、GPU数量：
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||||
```shell
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||||
GPUS_PER_NODE=2 #本节点上要用的GPU数量
|
||||
NNODES=2 #机器数量
|
||||
RANK=0 #0为主节点，1/2/3…为从节点
|
||||
MASTER_ENDPOINT=g3002 #主节点名称
|
||||
MASTER_PORT=12345 #主节点端口号，注意避免端口冲突
|
||||
```
|
||||
8. 提交从节点训练脚本：
|
||||
```shell
|
||||
cd FM_9G-master/FM_9G-master/apps/fm9g_2b
|
||||
bash pretrain_dragonfly_slave.sh
|
||||
```
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||||
9. 如果有三台及以上的机器，重复6-8，注意修改RANK编号
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||||
10. 开始训练后，每个iter的loss、lr等信息将在从节点上显示
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||||
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||||
## 参数详细介绍
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||||
``` python
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||||
#训练的名称，模型和log等信息会存储在该文件夹中
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||||
args["model_unique"]="2b_0701"
|
||||
|
||||
#若要resume，写resume的模型step
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||||
args["resume_ckpt"]=""
|
||||
|
||||
#config位置，在configs/目录中
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||||
args["config"]="2.4b"
|
||||
|
||||
#无需更改
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||||
args["flash"]="cuda"
|
||||
args["max_length"]="4096"
|
||||
args["local"]="False"
|
||||
args["dataloader"]="indexed"
|
||||
args["save"]="True"
|
||||
args["tokenizer_path"]="./tokenizer/tokenizer.model" # /user/tc_agi/klara/baichuan2/baichuan2.tokenizer.model
|
||||
args["load_grad"]="False"
|
||||
args["grad_ckpt_num"]="160"
|
||||
args["exp_group"]=""
|
||||
args["ignore_cuda_oom"]="1"
|
||||
args["tensorboard_all_tasks"]="0"
|
||||
args["stop_when_end"]="0"
|
||||
args["only_run_dataloader"]="0"
|
||||
args["eps"]="1e-6"
|
||||
args["inspect_iters"]="100"
|
||||
args["strict_state_dict"]="1"
|
||||
args["resume_no_optimze"]="0"
|
||||
args["tp_size"]="1"
|
||||
args["async_save"]="False"
|
||||
|
||||
#训练batch size
|
||||
args["batch_size"]="1"
|
||||
|
||||
#多久存一次
|
||||
args["save_iters"]="500"
|
||||
|
||||
#总的iteration
|
||||
args["train_iters"]="10000"
|
||||
|
||||
#在dataset_config/目录下，数据集的设置
|
||||
args["dataset_config"]="fm9g_sft"
|
||||
|
||||
#dataloder 的加载线程的设置，如果配置较好，可以适量提高
|
||||
args["dataloader_num_threads"]=1
|
||||
args["dataloader_prefetch"]=1
|
||||
args["dataloader_prefetch_factor"]=1
|
||||
args["dataloader_num_workers"]=1
|
||||
args["parallel_load_datastate"]="8"
|
||||
|
||||
#学习率
|
||||
args["lr"]="1e-2"
|
||||
|
||||
#warmup的次数
|
||||
args["warmup_iters"]="20"
|
||||
|
||||
#drop的比例
|
||||
args["drop_iters"]="0.1"
|
||||
|
||||
#看是否仅load model
|
||||
args["only_load_model"]="1"
|
||||
|
||||
#学习率下降方法
|
||||
args["lr_scheduler"]="Cosine"
|
||||
|
||||
#可以直接resume训练数据信息
|
||||
args["load_dataloader_ckpt"]="0"
|
||||
|
||||
#drop比例
|
||||
args["drop_begin"]="-1"
|
||||
args["drop_rate"]="0.5"
|
||||
#是use checkpoint，建议使用
|
||||
args["use_checkpoint"]="0"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 查看训练情况
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||||
1. 用tensorboard查看各个loss曲线与学习率等变化情况：
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||||
```shell
|
||||
tensorboard –-logdir /apps/fm9g_2b/data/tensorboard/2b_0701 #存放.events文件的路径
|
||||
```
|
||||
2. 出现以下报错信息时，说明protobuf版本过高，重新装一个低版本的即可：
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||||
```shell
|
||||
TypeError: MessageToJson() got an unexpected keyword argument 'including_default_value_fields'
|
||||
```
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||||
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||||
## 常见问题
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||||
1. Conda安装pytorch时卡在solving environment：网络问题。
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||||
解决方法：
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||||
- 采用镜像源；
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||||
- 用pip安装。安装时需要注意pytorch版本与cuda版本的对应，建议安装1.13.1及以上的版本。
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||||
2. 安装flash-attn时报错：ModuleNotFoundError: No module named 'packaging'。
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||||
解决方法：pip install packaging即可。
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||||
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||||
3. flash attention 安装卡住：
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||||
解决方法：从官方release下载对应版本(注意cuda、torch版本的对应) https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases
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||||
下载前先检查一下：
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||||
```python
|
||||
import torch
|
||||
print(torch._C._GLIBCXX_USE_CXX11_ABI)
|
||||
```
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||||
如果打印出来的结果是False，则选择文件名中带有abiFALSE的版本，否则选带有abiTRUE的版本。随后pip install +.whl文件名 即可。
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||||
|
||||
4. 导入flash-attn时报错：undefined symbol: _ZN3c104cuda9SetDeviceEi。
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||||
解决方法：建议检查flash-attn的版本与cuda、torch的版本是否对应。
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||||
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||||
5. 安装OpenDelta时，报错提示无法安装pandas 2.2.2版本：
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||||
```shell
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||||
error: Couldn't find a setup script in /tmp/easy_install-bgpiop4j/pandas-2.2.2.tar.gz
|
||||
```
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||||
这是因为pandas 2.2.2需要python3.9及以上的版本。在python3.8的环境下，我们只需安装pandas 2.0.3版本即可。
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||||
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||||
6. 通过setup.py安装OpenDelta时报错：
|
||||
```shell
|
||||
error: aiohttp 4.0.0a1 is installed but aiohttp!=4.0.0a0,!=4.0.0a1; extra == "http" is required by {'fsspec'}
|
||||
```
|
||||
重新安装aiohttp即可，建议安装4.0.0以下的版本：
|
||||
```shell
|
||||
pip uninstall aiohttp
|
||||
pip install aiohttp==3.9.5
|
||||
```
|
||||
Loading…
Reference in New Issue