LLM - Model、Data、Training、Generate Agruments 超参解析_modelargs

目录

一.引言

二.常用参数

◆ ModelArguments

◆ DataArguments

◆ TrainingArguments

◆ GeneratingArguments

三.代码实现

◆ Python 代码

◆ Shell 代码

四.总结

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一.引言

LLM 相关训练框架都会引入 ModelArguments、DataArguments、TrainingArguments、GeneratingArguments 并通过 Transformer.HfArgumentParser 进行整合，实现了两行代码处理训练全程的参数问题。

ModelArguments - 模型参数

DataArguments - 数据集参数

TrainingArguments - 训练参数

GeneratingArguments - 生成参数

二.常用参数

◆ ModelArguments

@dataclass
class ModelArguments:
    model_name_or_path: Optional[str] = field(default="baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base")

ModelArguments 主要存储模型加载与配置的相关参数，一般还有以下参数，大家可以自定义：

◆ DataArguments

@dataclass
class DataArguments:
    data_path: str = field(
        default=None, metadata={"help": "Path to the training data."}
    )

DataArguments 主要负责数据集相关参数，数据集通过 dataset 构成，通常包含下述参数：

◆ TrainingArguments

@dataclass
class TrainingArguments(transformers.TrainingArguments):
    cache_dir: Optional[str] = field(default=None)
    optim: str = field(default="adamw_torch")
    model_max_length: int = field(
        default=512,
        metadata={
            "help": "Maximum sequence length. Sequences will be right padded (and possibly truncated)."
        },
    )
    use_lora: bool = field(default=False)
    output_dir: str = field(default="")

TrainingArguments 主要存储模型微调，训练相关的参数：

◆ GeneratingArguments

@dataclass
class GeneratingArguments:
    do_sample: Optional[bool] = field(
        default=True,
        metadata={"help": "Whether or not to use sampling, use greedy decoding otherwise."}
    )

GeneratingArguments 主要负责 model generate 生成的配置：

之前单独整理了生成的参数和代码，可以参考: LLM - model batch generate 生成文本

三.代码实现

◆ Python 代码

from typing import Optional
from dataclasses import dataclass, field
import transformers
 
 
...
 
    添加上述的 Argument Class
 
...
 
 
if __name__ == '__main__':
    parser = transformers.HfArgumentParser((ModelArguments, DataArguments, TrainingArguments, GeneratingArguments))
    model_args, data_args, training_args, generate_args = parser.parse_args_into_dataclasses()
 
    print(model_args)
    print(data_args)
    print(training_args)
    print(generate_args)

两行搞定多类参数，参数对应属性使用 args.xxx 调用即可。

◆ Shell 代码

#!/bin/bash
 
python GetConfigByArgs.py \
    --report_to "none" \
    --data_path "data/belle_chat_ramdon_10k.json" \
    --model_name_or_path "baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base" \
    --output_dir "output" \
    --model_max_length 512 \
    --num_train_epochs 4 \
    --per_device_train_batch_size 16 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --save_strategy epoch \
    --learning_rate 2e-5 \
    --lr_scheduler_type constant \
    --adam_beta1 0.9 \
    --adam_beta2 0.98 \
    --adam_epsilon 1e-8 \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --weight_decay 1e-4 \
    --warmup_ratio 0.0 \
    --logging_steps 1 \
    --gradient_checkpointing True \
    --deepspeed ds_config.json \
    --bf16 False \
    --tf32 False

通过 -- 传递我们需要的参数即可。

四.总结

这个没啥总结的了，就是觉得写法比较优雅，后面自己的脚本也可以借用。