modelscope的问题怎么处理？

根据您提供的信息，数据集在续训过程中增加了新的文件（3.jsonl、4.jsonl 和 5.jsonl），并且训练进度直接跳到了 53%。这种情况可能与以下几个因素有关：

1. 续训机制与数据加载

续训（Continual Pre-Training 或 Fine-Tuning）通常会基于之前训练的模型权重和状态继续训练。如果新增的数据集文件（如 3.jsonl、4.jsonl 和 5.jsonl）被正确加载到训练流程中，系统可能会重新计算总训练数据量，并将之前的训练进度合并到当前进度中。

• 关键点：续训时，系统会将新旧数据集合并为一个整体数据集进行训练。因此，训练进度百分比是基于合并后的总数据量计算的。
• 建议检查：
  • 确认新增的 JSONL 文件是否符合格式要求（如 CPT、SFT 或 DPO 的数据格式）。
  • 检查是否所有数据文件都被正确加载到训练任务中。

2. 数据集规模与进度计算

训练进度条显示 Train: 53%|█████▎ | 13866/26190 [27:17]，这表明当前已处理了 13866 条样本，总样本数为 26190。新增的 JSONL 文件可能显著增加了总数据量，从而导致进度百分比的变化。

• 关键点：训练进度是动态计算的，公式为：

  当前进度 = 已处理样本数 / 总样本数
  

  如果新增数据文件包含大量样本，总样本数会增加，而之前已完成的样本数占比会相应减少。

• 建议检查：
  • 确认每个 JSONL 文件的样本数量，确保数据分布合理。
  • 验证是否有重复数据或无效数据影响了总样本数。

3. 数据预处理与缓存

在续训过程中，系统可能会对新增数据进行预处理（如分词、向量化等），并将结果缓存以加速后续训练。如果预处理阶段已经完成部分工作，系统可能会直接跳过这些步骤并更新训练进度。

• 关键点：数据预处理的结果可能会影响训练进度的初始值。
• 建议检查：
  • 查看日志中是否有数据预处理的相关记录。
  • 确保新增数据文件的格式与之前一致，避免因格式问题导致预处理失败。

4. 训练配置与参数调整

续训时，训练配置（如学习率、批次大小、优化器状态等）可能会影响训练进度的计算方式。如果新增数据文件较大，系统可能会自动调整训练参数以适应新的数据规模。

• 关键点：续训时需要保持训练配置的一致性，否则可能导致进度异常。
• 建议检查：
  • 确认续训时使用的配置文件是否与之前一致。
  • 检查是否有手动调整的参数（如批次大小或学习率）影响了训练进度。

5. 潜在问题与解决方案

如果上述检查均无误，但仍出现进度异常，可能是以下原因导致的：

（1）数据加载错误

• 新增的 JSONL 文件可能存在格式问题或内容缺失，导致系统未能正确解析。
• 解决方案：使用工具验证 JSONL 文件的格式是否符合要求（如 ChatML 格式或纯文本格式）。

（2）缓存不一致

• 续训时，缓存文件可能未正确更新，导致系统误判训练进度。
• 解决方案：清除缓存并重新启动训练任务。

（3）硬件资源不足

• 如果新增数据文件较大，可能导致内存或显存不足，进而影响训练进度。
• 解决方案：检查硬件资源使用情况，必要时增加资源分配。

总结与操作建议

1. 确认数据格式：确保新增的 JSONL 文件符合训练任务所需的格式（如 CPT、SFT 或 DPO 格式）。
2. 检查数据分布：统计每个 JSONL 文件的样本数量，确保数据分布合理且无重复。
3. 验证训练配置：保持续训时的配置一致性，避免因参数调整导致进度异常。
4. 查看日志信息：通过日志排查数据加载、预处理及训练过程中的潜在问题。

如果问题仍未解决，请提供更多详细信息（如 JSONL 文件样例、训练配置文件及日志内容），以便进一步分析。