diff --git a/quick_start_clean/readmes/README_ALL.md b/quick_start_clean/readmes/README_ALL.md index 49aed6c..a30f0d6 100644 --- a/quick_start_clean/readmes/README_ALL.md +++ b/quick_start_clean/readmes/README_ALL.md @@ -271,25 +271,24 @@ if __name__ == "__main__": 1 推荐大家使用docker，避免大家在conda 环境安装时候遇到的问题 2 pretrain训练的脚本和sft训练的脚本基本类似，在apps/cpm_9g目录下 3 尽量避免在window机器下修改脚本，window中的编码和格式linux是有差别的，容易在脚本执行中报错 -4 微调训练中，train_iters如何计算？ - ``` - 回答：因为模型上下文是4096的token数目，通常情况存在训练数据不足4096的长度，所以会对多条数据进行merge，送入模型的数据量会少于1000条 - ``` -5 打印出来的Iter信息有缺失 - ``` - 回答：debug下看看是否是出现drop_last的情况 - ``` -6 现有代码是否需要验证集合？ - ``` - 回答：不需要，参数中出现的val_datasets忽略即可 - ``` -7 SFT如何调参训练 +4 SFT如何调参训练 ``` 回答：如果数据量少于10w条，多训练几个epoch，把学习率调低一些，比如说5e-6等； 数据量很多呢，训练最多2个epoch足够，注意过拟合的问题 ``` +5 微调训练中，train_iters如何计算？ + ``` + 回答：因为模型上下文是4096的token数目，通常情况存在训练数据不足4096的长度，所以会对多条数据进行merge，送入模型的数据量会少于1000条 + ``` +6 打印出来的Iter信息有缺失 + ``` + 回答：debug下看看是否是出现drop_last的情况 + ``` +7 现有代码是否需要验证集合？ + ``` + 回答：不需要，参数中出现的val_datasets忽略即可 + ``` 8 Lora 推理：需要进行merge 模型后预测，五一后release该代码 - 9 加载模型遇到：invalid header or archive is carrupted，这种一般是模型没有下载完导致的，目前红山上的模型确定是完整的，首先自查自己的模型是否下载成功。 10 存储模型的时候遇到failed write file data ，一般先检查下文件路径和权限、磁盘空间吧，存储模型基本不会报错 @@ -300,8 +299,8 @@ datas = [ '''<用户>问题1答案1<用户>问题2答案2<用户>问题2''' ] ``` -2 数据量级别：SFT的指令数据可多可少， + ## TODO 1 发布最新训练的80B SFT模型 -2 Lora相干的代码更新 \ No newline at end of file +2 Lora相关的代码更新 \ No newline at end of file