大语言模型训练的两个阶段

先说结论:第一阶段在云平台训练至收敛 第二阶段本地GPU微调

一、阶段划分的核心逻辑

阶段 目标 资源特点 典型耗时占比 成本敏感度
预训练 获取通用表征能力 需要大规模分布式计算 70-90% 高(追求每美元算力)
微调 适配特定任务 需要领域数据安全/低延迟 10-30% 中(需平衡效率与隐私)

二、第一阶段:云平台预训练至收敛

1. 实施步骤
  • 步骤1:配置云训练环境

    bash

    复制代码
    # 以AWS为例创建EC2实例
    aws ec2 run-instances \
      --image-id ami-0c94855ba95c71c99 \  # Deep Learning AMI
      --instance-type p4d.24xlarge \      # 8×A100 40GB
      --volume-size 1000 \                # 1TB存储
      --security-group-ids sg-xxxxxx
  • 步骤2:启动分布式训练

    python

    复制代码
    # 使用HuggingFace Trainer配置
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./gpt2-pretrained",
        num_train_epochs=100,
        per_device_train_batch_size=32,
        gradient_accumulation_steps=8,
        learning_rate=6e-5,
        fp16=True,                       # 启用混合精度
        deepspeed="configs/deepspeed_z3.json",  # ZeRO-3优化
        logging_dir="./logs",
        save_strategy="steps",
        save_steps=10_000
    )
  • 步骤3:监控收敛状态

    • 指标判断:当验证集loss连续5个epoch下降幅度<0.5%时判定收敛

    • 断点续训:将checkpoint定期保存至S3存储桶

    python

    复制代码
    trainer.train(
        resume_from_checkpoint=True,
        cloud_checkpointing=s3://my-bucket/checkpoints
    )
2. 关键技术点
  • 弹性算力管理:使用Kubernetes自动扩展集群规模

  • 成本优化:采用Spot Instance节省60-70%费用

  • 数据流水线:通过AWS Snowball传输PB级原始数据

三、第二阶段:本地GPU微调

1. 环境迁移流程
  • 步骤1:模型下载与验证

    bash

    复制代码
    # 从S3下载预训练模型
    aws s3 cp s3://my-bucket/gpt2-pretrained ./local-model/ --recursive
    
    # 验证模型完整性
    sha256sum ./local-model/pytorch_model.bin
  • 步骤2:构建本地训练环境

    python

    复制

    下载

    复制代码
    # 微调代码示例(使用QLoRA)
    from peft import LoraConfig, get_peft_model
    
    lora_config = LoraConfig(
        r=8,
        lora_alpha=32,
        target_modules=["q_proj","v_proj"],
        lora_dropout=0.05,
        bias="none"
    )
    model = get_peft_model(model, lora_config)
2. 本地微调实施
  • 硬件配置建议

    组件 推荐配置 备注
    GPU RTX 4090 (24GB) 支持int4量化
    内存 64GB DDR5 处理长序列必备
    存储 2TB NVMe SSD 加速数据加载
  • 微调参数设置

    python

    复制代码
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./gpt2-finetuned",
        per_device_train_batch_size=4,
        gradient_accumulation_steps=2,
        learning_rate=2e-5,        # 比预训练低1-2个量级
        max_steps=1000,
        optim="adamw_torch_fused", 
        report_to="none"           # 本地不连接MLflow等
    )
  • 安全增强措施

    • 数据加密:使用AES-256加密微调数据集

    • 网络隔离:断开外网连接进行air-gapped训练

    • 模型脱敏:model.strip_private_weights()移除敏感信息

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