qwen1.5，微调训练的时候,ModelScope官方给的参数能否直接使用，有什么需要注意的吗?

在微调训练Qwen1.5模型时，ModelScope官方提供的参数可以作为参考，但需要根据实际的硬件环境、数据集和任务需求进行调整。以下是对您提供的命令及参数的详细解析和注意事项：

1. 分布式训练参数

DISTRIBUTED_ARGS="    --nproc_per_node $NPROC_PER_NODE \    --nnodes $NNODES \    --node_rank $NODE_RANK \    --master_addr $MASTER_ADDR \    --master_port $MASTER_PORT"

• --nproc_per_node：每个节点使用的GPU数量。确保该值与实际可用的GPU数量一致。
• --nnodes：分布式训练中使用的节点总数。如果仅使用单机，则设置为1。
• --node_rank：当前节点的排名（从0开始）。单机训练时通常为0。
• --master_addr 和 --master_port：主节点的IP地址和端口号，用于多节点通信。

注意事项： - 如果是单机训练，可以忽略--nnodes、--node_rank、--master_addr和--master_port，直接设置--nproc_per_node即可。 - 确保所有节点之间的网络连接正常，并且端口未被占用。

2. 微调训练核心参数

torchrun $DISTRIBUTED_ARGS src/train_bash.py \
    --deepspeed $DS_CONFIG_PATH \
    --stage sft \
    --do_train \
    --use_fast_tokenizer \
    --flash_attn \
    --model_name_or_path $MODEL_PATH \
    --dataset your_dataset \
    --template qwen \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target q_proj,v_proj \
    --output_dir $OUTPUT_PATH \
    --overwrite_cache \
    --overwrite_output_dir \
    --warmup_steps 100 \
    --weight_decay 0.1 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --ddp_timeout 9000 \
    --learning_rate 5e-6 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 1 \
    --cutoff_len 4096 \
    --save_steps 1000 \
    --plot_loss \
    --num_train_epochs 3 \
    --bf16

(1) DeepSpeed配置

• --deepspeed $DS_CONFIG_PATH：指定DeepSpeed配置文件路径。DeepSpeed是一种优化工具，用于加速训练并减少显存占用。
  • 建议：根据硬件资源调整DeepSpeed配置文件中的优化器、梯度累积等参数。

(2) 训练阶段

• --stage sft：指定训练方式为监督微调（SFT）。如果需要使用直接偏好优化（DPO），可将stage改为dpo。

(3) 数据集与模板

• --dataset your_dataset：指定训练数据集路径。数据格式需符合JSON格式要求，例如：

  [
  {
    "instruction": "问题",
    "output": "答案"
  }
  ]
  

  • 注意：确保数据集已上传至OSS或本地路径，并正确配置路径。
• --template qwen：指定模型默认的对话模板。如果数据格式不符合模板要求，可能需要自定义模板。

(4) LoRA轻量化训练

• --finetuning_type lora：启用LoRA（Low-Rank Adaptation）轻量化训练。
• --lora_target q_proj,v_proj：指定LoRA作用的目标层。可以根据任务需求调整目标层。
  • 建议：LoRA维度（lora_dim）和权重（lora_alpha）可通过超参数配置，默认值分别为32和32。

(5) 批次与学习率

• --per_device_train_batch_size 4：每个GPU每次处理的样本数量。较大的批次大小会提高效率，但也会增加显存需求。
• --gradient_accumulation_steps 4：梯度累积步数。当显存不足时，可以通过增加此值模拟更大的批次大小。
• --learning_rate 5e-6：学习率。默认值为5e-5，但可根据任务需求调整。
• --lr_scheduler_type cosine：学习率调度器类型。cosine调度器适合长周期训练。

(6) 其他重要参数

• --cutoff_len 4096：输入序列的最大长度。确保该值不超过模型支持的最大长度。
• --save_steps 1000：每隔多少步保存一次模型。根据训练数据量和时间需求调整。
• --bf16：启用bfloat16精度训练，以减少显存占用并加速训练。

3. 注意事项与建议

1. 硬件资源：

   • 确保GPU资源充足，推荐使用V100/P100/T4（16GB显存）或更高配置。
   • 如果显存不足，可以尝试以下方法：
     • 减小per_device_train_batch_size。
     • 增加gradient_accumulation_steps。
     • 启用bf16或load_in_4bit/load_in_8bit轻量化训练。

2. 数据准备：

   • 数据集需符合JSON格式要求，并上传至OSS或本地路径。
   • 如果使用PAI预置的公共数据集，可以直接测试算法。

3. 超参数调整：

   • 根据任务需求调整学习率、批次大小、训练轮数等超参数。
   • 默认值适用于大多数场景，但特定任务可能需要进一步优化。

4. 分布式训练：

   • 如果使用多节点训练，确保所有节点之间的网络连接正常，并正确配置master_addr和master_port。

总结

ModelScope官方提供的参数可以作为起点，但需要根据实际硬件环境、数据集和任务需求进行调整。重点关注硬件资源、数据格式、超参数配置以及分布式训练的设置。通过合理调整这些参数，可以有效提升微调训练的效果和效率。