AI开发平台MODELARTS-执行SFT全参微调训练任务:步骤二 修改训练超参配置
下载AI开发平台MODELARTS用户手册完整版
步骤二 修改训练超参配置
以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。
|
参数 |
示例值 |
参数说明 |
|---|---|---|
|
ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH |
/home/ma-user/ws/training_data/alpaca_gpt4_data.json |
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 |
|
ORIGINAL_HF_WEIGHT |
/home/ma-user/ws/models/llama2-13B |
必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 |
|
TOKENIZER_PATH |
/home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B |
该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 |
|
INPUT_PRO CES SED_DIR |
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b |
该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 |
|
OUTPUT_SAVE_DIR |
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/ |
该路径下统一保存生成的 CKPT、P LOG 、LOG 文件。示例中，默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 |
|
CKPT_SAVE_PATH |
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b |
保存训练生成的模型 CKPT 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/saved_models”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 |
|
LOG_SAVE_PATH |
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log |
保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 |
|
ASCEND_PROCESS_LOG_PATH |
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/saved_dir_for_output/plog |
保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 |
对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
