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SFT全参微调训练

AI开发平台MODELARTS-SFT全参微调数据处理: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xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools目录中，脚本具体内容如下。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 #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ModelLink目录 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \ --tokenizer-name-or-path $TOKENIZER_PATH \ --output-prefix $DATASET_PATH\ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --workers 8 \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --log-interval 1000 \ --append-eod 参数说明： - input：SFT全参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。 - workers：数据处理线程数。 -append-eod：用于控制是否在每个输入序列的末尾添加一个特殊的标记。这个标记表示输入序列结束，可以帮助模型更好地理解和处理长序列。 - 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全参微调训练
AI开发平台MODELARTS-SFT全参微调数据处理:下载数据

下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT全参微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。

AI开发平台MODELARTS SFT全参微调训练
AI开发平台MODELARTS-SFT全参微调数据处理: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/Llama2-70B/data/finetune/ cd /home/ma-user/ws/ #进入容器工作目录 mkdir -p processed_for_ma_input/Llama2-70B/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。 #进入到ModelLink目录下，xxx-Ascend请根据实际目录替换。 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/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \ --tokenizer-name-or-path /home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B \ --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --append-eod 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。

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