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SFT微调训练

AI开发平台MODELARTS-SFT微调数据处理:数据预处理说明

数据预处理说明使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data.py存放在llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools目录中，脚本具体内容如下。 #进入ModelLink目录 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/finetune/alpaca_gpt4_data.json \ --tokenizer-name-or-path $TOKENIZER_PATH \ --output-prefix $DATASET_PATH\ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 \ --workers 8 \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --make-vocab-size-divisible-by 128 \ --log-interval 1000 参数说明： - input：SFT微调数据的存放路径。 - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如：alpaca_ft）。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'， 'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'， 'PretrainedFromHF']，设置为PretrainedFromHF。 - tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径。 - handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --make-vocab-size-divisible-by：填充词汇大小，使模型中padded-vocab-size的值可被该值整除。这是出于计算效率的原因而添加的。 - log-interval：输出处理日志刷新间隔。输出结果 alpaca_ft_packed_attention_mask_document.bin alpaca_ft_packed_attention_mask_document.idx alpaca_ft_packed_input_ids_document.bin alpaca_ft_packed_input_ids_document.idx alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx

AI开发平台MODELARTS SFT微调训练
AI开发平台MODELARTS-SFT微调数据处理:数据处理具体操作

数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/ cd /home/ma-user/ws/ #进入容器工作目录 mkdir -p processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”，在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/finetune/alpaca_gpt4_data.json \ --tokenizer-name-or-path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B \ --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --make-vocab-size-divisible-by 128 \ --seq-length 4096 \ 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。

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