AI开发平台MODELARTS-LoRA微调训练:Step4 启动训练脚本

时间：2024-05-16 12:45:46

AI开发平台MODELARTS LLama2系列（PyTorch）基于DevServer训练指导

Step4 启动训练脚本

请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。

多机启动

以Llama2-70B为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。

#第一台节点
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=70B  RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2  GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh
# 第二台节点 
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=70B  RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2  GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh
...
...
# 第八台节点 
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=8 NODE_RANK=7 MODEL_TYPE=70B  RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights TRAIN_ITERS=200 MBS=2  GBS=1024 TP=8 PP=8 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/llama2/llama2.sh

以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。

其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH、MODEL_PATH为必填项。

TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填，有默认值。

单机启动

对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可，可以选用单机启动，以Llama2-13B为例。

进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。先修改以下命令中的参数，再复制执行

#非必填参数，有默认值，如需修改请根据实际要求填入以下参数。
MBS=4  \
GBS=64 \
TP=8 \
PP=1 \
TRAIN_ITERS=200 \
WORK_DIR=/home/ma-user/ws \
#必填参数
MODEL_TYPE=13B  \
RUN_TYPE=lora \
DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-13B/data/finetune/alpaca_ft \
TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-13B \
MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-13B/converted_weights \
sh scripts/llama2/llama2.sh

训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。

上一篇：AI开发平台MODELARTS-使用自定义算法构建模型（手写数字识别）:操作流程

下一篇：AI开发平台MODELARTS-LoRA微调训练:Step2 LoRA微调权重转换