AI开发平台MODELARTS-预训练数据处理:Alpaca数据处理说明

时间：2024-11-05 09:54:17

AI开发平台MODELARTS

Alpaca数据处理说明

数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样例命令及参数详解如下，详细执行步骤请参考下一段落。

python ./tools/preprocess_data.py \
 --input {work_dir}/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \
 --tokenizer-name-or-path {work_dir}/tokenizers/GLM3-6B \
 --output-prefix {work_dir}/processed_for_ma_input/GLM3-6B/data/pretrain/alpaca \
 --workers 4 \
 --tokenizer-type PretrainedFromHF \
 --append-eod \
 --seq-length 8192 \
 --tokenizer-not-use-fast

参数说明：

${work_dir}的路径指容器工作路径：如/home/ma-user/ws/ 。
- input：原始数据集的存放路径
- output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca），该目录路径需提前创建
- tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。
- tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径
-workers：设置数据处理使用执行卡数量
-append-eod：参数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的结束，可以帮助模型更好地理解和处理长序列。
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。

数据预处理后输出的训练数据如下：