AI开发平台MODELARTS-SFT微调数据处理:数据处理具体操作

时间:2024-04-30 18:09:28

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。

  1. 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
  2. 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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