modelscope训练1轮后就卡死了是为什么？

在使用ModelScope进行模型训练时，如果训练在完成1轮后卡死，可能由以下几个原因导致。以下是详细分析及解决方法：

1. 硬件资源不足

• 问题描述：训练过程中，GPU显存或CPU内存不足可能导致程序卡死。尤其是大模型（如Llama3-8B）对硬件资源要求较高，若显存不足，可能会在加载数据或计算梯度时出现问题。
• 解决方法：
  • 检查当前使用的GPU型号和显存大小，推荐使用V100（16GB）或更高配置的GPU。
  • 如果显存不足，可以尝试以下优化措施：
    • 使用混合精度训练（如bf16或fp16），以减少显存占用。
    • 调整批量大小（batch size）或启用梯度累积（gradient accumulation）来降低单次计算的显存需求。
    • 如果使用LoRA微调方法，确保其作用模块设置为all，以提高拟合效果并减少显存压力。

2. 数据集问题

• 问题描述：训练数据集可能存在格式错误、数据损坏或不兼容的情况，导致训练过程在处理某些样本时卡死。
• 解决方法：
  • 检查数据集格式是否符合要求，例如对话数据集应包含conversations字段，并且每个对话条目需有from和value字段。
  • 在Web UI中预览数据集，确认数据内容无误。
  • 如果数据集较大，建议先使用小规模样本进行测试，确保数据加载和处理流程正常。

3. 网络连接问题

• 问题描述：如果模型或依赖库需要从外部下载资源（如预训练权重或额外的依赖包），网络连接不稳定可能导致程序卡死。
• 解决方法：
  • 确保网络连接稳定，尤其是在访问ModelScope或HuggingFace等社区资源时。
  • 如果无法直接访问外部资源，可以尝试设置代理后再重新运行。
  • 提前下载所需模型文件并放置到本地路径，避免运行时依赖网络。

4. 代码或环境配置问题

• 问题描述：Python环境或依赖库版本不匹配可能导致训练过程中出现异常。例如，modelscope或transformers库版本过低可能引发兼容性问题。
• 解决方法：
  • 确保安装了正确的依赖库版本，例如：

    pip install modelscope==1.12.0 transformers==4.37.0
    

  • 检查Python版本是否符合要求（建议使用Python 3.9及以上版本）。
  • 如果使用DSW实例，确保镜像选择正确，例如：

    dsw-registry-vpc.REGION.cr.aliyuncs.com/pai-training-algorithm/llm_deepspeed_peft:v0.0.3
    

5. 训练参数配置不当

• 问题描述：某些训练参数（如学习率、梯度累积步数等）设置不合理可能导致训练过程不稳定或卡死。
• 解决方法：
  • 检查关键参数配置是否合理，例如：
    • 学习率建议设置为1e-4。
    • 梯度累积步数建议设置为2。
    • 计算类型根据显卡型号选择bf16（A10显卡）或fp16（V100显卡）。
  • 如果使用LoRA微调方法，确保LoRA+学习率比例设置为16，以提升续写效果。

6. 其他潜在问题

• 问题描述：某些情况下，训练脚本本身可能存在Bug，或者与特定环境不兼容。
• 解决方法：
  • 查看训练日志，定位具体报错信息。
  • 如果问题无法解决，可以尝试更新ModelScope或相关依赖库到最新版本。
  • 联系技术支持团队，提供详细的日志信息以便进一步排查。

总结

训练卡死的原因可能涉及硬件资源、数据集、网络连接、环境配置或参数设置等多个方面。建议按照上述步骤逐一排查，优先检查硬件资源和数据集问题。如果问题仍未解决，可以提供更多上下文信息（如日志或配置文件）以便进一步分析。