LLaMA-Factory 单卡3080*2 deepspeed zero3 微调Qwen2.5-7B-Instruct

环境安装

复制代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory.git

下载模型

复制代码

pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct  --local_dir /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

微调

复制代码

llamafactory-cli train \
    --stage sft \
    --do_train True \
    --model_name_or_path /root/autodl-tmp/models/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \
    --preprocessing_num_workers 16 \
    --finetuning_type lora \
    --template qwen \
    --flash_attn auto \
    --dataset_dir data \
    --dataset self_SFT,alpaca_zh_demo \
    --cutoff_len 1024 \
    --learning_rate 0.0001 \
    --num_train_epochs 5.0 \
    --max_samples 1000 \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 5 \
    --save_steps 100 \
    --warmup_steps 0 \
    --packing False \
    --report_to none \
    --output_dir saves/Qwen2.5-7B-Instruct/lora/train_2024-12-20-09-43-52 \
    --bf16 True \
    --plot_loss True \
    --ddp_timeout 180000000 \
    --include_num_input_tokens_seen True \
    --optim adamw_torch \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0 \
    --lora_target all \
    --deepspeed cache/ds_z3_config.json

笔者测试3080*2，1108条数据需要1个小时，bitch_size只能设为2，而且只能Zero3

但是也可以微调Qwen2.5-7B-Instruct了

Zero将模型参数分成三个部分：

状态	作用
Optimizer States	优化器在进行梯度更新的时候需要用到的数据
Gradient	在反向转播过程中产生的数据，其决定参数的更新方向
Model Parameter	模型参数，在模型训练过程中通过数据"学习"的信息

Zero的级别如下：

总结

DeepSpeed方便了我们在机器有限的情况下来训练、微调大模型，同时它也有很多优秀的性能来使用，后期可以继续挖掘。

目前主流的达模型训练方式：GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed

优势

存储效率：DeepSpeed提供了一种Zero的新型解决方案来减少训练显存的占用，它与传统的数据并行不同，它将模型状态和梯度进行分区来节省大量的显存；
可扩展性：DeepSpeed支持高效的数据并行、模型并行、pipeline并行以及它们的组合，这里也称3D并行；
易用性：在训练阶段，只需要修改几行代码就可以使pytorch模型使用DeepSpeed和Zero。