llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --template deepseek3 \ --flash_attn auto \ --use_unsloth True \ --dataset_dir data \ --dataset golden_db_train_zh \ --cutoff_len 4096 \ --learning_rate 3e-05 \ --num_train_epochs 30.0 \ --max_samples 100000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --max_grad_norm 1.0 \ --logging_steps 5 \ --save_steps 100 \ --warmup_steps 100 \ --packing False \ --train_on_prompt True \ --report_to tensorboard \ --use_swanlab True \ --output_dir saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 \ --bf16 True \ --plot_loss True \ --trust_remote_code 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 \ --swanlab_project llamafactory-test \ --swanlab_api_key yrzphGeKSP8zZBdB8rjf6 \ --swanlab_mode cloud 结合上述表现优化点

<think>好的，我现在需要帮用户分析他们使用的LLaMA Factory训练命令，并结合他们的优化点给出建议。首先，我得仔细看看用户提供的命令参数，理解每个参数的作用，然后找出可以优化的地方。 用户用了llamafactory-cli train命令，参数很多。让我先逐一过一遍这些参数。首先是--stage sft，这表示进行监督微调。接着--do_train True，开始训练。模型路径指向DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，这是一个1.5B的模型，可能已经经过蒸馏，所以体积较小，适合微调。 预处理的工作线程数是16，这应该没问题，但要看实际机器的CPU核心数是否足够。finetuning_type是lora，使用LoRA方法，这种低秩适配方法可以节省显存。模板用的是deepseek3，需要确认是否与模型匹配。flash_attn设为auto，自动使用Flash Attention，这能加速训练，但可能受硬件限制。use_unsloth设为True，可能是指使用了Unsloth库来优化训练速度，这很好。 数据集目录是data，具体数据集是golden_db_train_zh，可能需要检查数据质量和格式是否符合要求。cutoff_len设为4096，这是模型的最大上下文长度，确保数据不超过这个长度。学习率3e-5，30个epoch，max_samples 10万，这些可能需要根据训练情况调整。batch_size是2，梯度累积4步，实际batch size是8，可能可以增加，如果显存允许的话。 优化器是adamw_torch，学习率调度器是cosine，这些是常见配置。max_grad_norm 1.0，防止梯度爆炸。logging和save的steps设置合理。warmup_steps 100，可能可以增加，特别是如果训练步数较多的话。packing设为False，train_on_prompt为True，可能是在处理指令数据时保持完整提示。 报告使用了tensorboard和swanlab，可能用户希望监控训练过程。输出目录结构合理。bf16开启，节省显存并加速训练。绘图损失，信任远程代码，这些没问题。ddp_timeout设置较长，可能是在分布式训练中避免超时。include_num_input_tokens_seen可能用于统计token数量。 LoRA参数中，rank 8，alpha 16，dropout 0，目标所有线性层。可能需要调整rank和alpha的比例，通常alpha是rank的两倍，但这里alpha是16，rank是8，符合常见做法。dropout为0可能欠拟合，可以适当增加。 现在，用户提到要结合表现优化点。可能的优化方向包括训练效率、模型性能、显存使用、稳定性和监控。 首先，训练效率方面，用户已经用了flash_attn和unsloth，可能已经优化了速度。但梯度累积是4，如果显存足够，可以增加per_device_batch_size，减少累积步数，加快训练。比如，如果显存允许，batch_size提到4，累积步数降到2，总batch size保持8，但迭代更快。 数据方面，检查golden_db_train_zh的数据量，10万样本是否足够？如果数据量大，30个epoch可能过多，可以早停或者减少epoch，增加max_steps。或者用--max_steps代替epoch，更灵活。 学习率3e-5对于LoRA可能稍高，通常更小，比如1e-5或5e-5，可以尝试降低，配合warmup。warmup_steps 100可能不够，比如增加到200或总训练步的5%。 模型方面，LoRA的target是all，但有时候只针对关键层如q_proj, v_proj，减少参数量，可能提高效率。另外，dropout为0可能影响泛化，可以尝试0.1。 监控方面，用户用了swanlab和tensorboard，但可能可以增加评估指标，比如在验证集上的表现，使用--evaluation_strategy steps和--eval_steps，确保模型不过拟合。 稳定性方面，gradient_accumulation和max_grad_norm已经设置，可以检查训练过程中的loss是否稳定下降，如果波动大，可能需要调整学习率或增加warmup。 显存优化，如果遇到OOM，可以尝试gradient_checkpointing，虽然会稍微减慢速度，但节省显存。或者减少cutoff_len，但4096对于1.5B模型可能合理。 另外，检查模板是否正确，deepseek3是否适合该模型，错误的模板会导致输入格式错误，影响性能。需要确认模型的预训练使用的模板格式。 最后，num_train_epochs设为30可能太多，可以配合early stopping，根据验证集loss停止训练，避免过拟合。或者使用--max_steps控制总步数。 总结可能的优化点：调整batch size和累积步数，学习率和warmup，LoRA目标层和dropout，增加验证评估，早停，检查数据质量和模板，监控显存使用等。</think>这个训练命令使用了LLaMA Factory框架进行基于LoRA的模型微调，以下是关键参数解析及优化建议： $$ \text{核心配置} = \begin{cases} \text{基模型} & \text{DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B} \\ \text{训练模式} & \text{监督微调(SFT)} \\ \text{加速方案} & \text{FlashAttention + Unsloth优化} \\ \text{训练数据} & \text{golden\_db\_train\_zh (10万样本)} \\ \text{训练时长} & 30 \text{个epoch} \\ \text{学习策略} & \text{Cosine调度(初始LR=3e-5)} \end{cases} $$ 主要优化建议： 一、**显存效率优化** 1. 梯度累积步数可提升至$gradient\_accumulation\_steps=8$，配合$per\_device\_train\_batch\_size=4$实现等效batch size 32 2. 启用梯度检查点：添加$--gradient\_checkpointing\ True$ 可减少约30%显存占用 3. 验证`use_unsloth`与`flash_attn`的版本兼容性，避免冲突 二、**训练稳定性提升** 1. 学习率调整为$learning\_rate=1e-5$，配合$warmup\_steps=500$更平滑过渡 2. 添加权重衰减：$--weight\_decay\ 0.01$ 防止过拟合 3. 设置梯度裁剪阈值：$max\_grad\_norm=0.5$（当前1.0略高） 三、**LoRA配置调优** $$ \text{建议调整} = \begin{cases} lora\_rank & 16 \rightarrow 32 \\ lora\_alpha & 32 \rightarrow 64 \\ lora\_dropout & 0 \rightarrow 0.1 \\ lora\_target & ["q\_proj","v\_proj"] \text{(替代all)} \end{cases} $$ 四、**训练过程监控** 1. 增加验证集评估：添加 ```bash --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 200 \ --metric_for_best_model loss \ --load_best_model_at_end True ``` 2. 设置早停机制：添加$--early\_stopping\_patience\ 5$ 五、**数据层面优化** 1. 检查数据格式是否匹配`deepseek3`模板要求 2. 验证$cutoff\_len=4096$是否覆盖99%的样本长度 3. 添加数据过滤：$--preprocess\_prob\ 0.9$ 过滤低质量样本 六、**硬件资源利用** 1. 根据实际GPU数量调整$ddp\_timeout$（当前1.8e5秒≈50小时过长） 2. 监控SWANLAB仪表盘的GPU利用率指标，确保达到85%+ 3. 如果使用多卡训练，添加$--fsdp\ "full\_shard\ auto\_wrap"$ 建议调整后的核心参数对比： $$ \begin{array}{|l|l|l|} \hline \text{参数} & \text{原值} & \text{建议值} \\ \hline \text{gradient\_accumulation\_steps} & 4 & 8 \\ \text{per\_device\_train\_batch\_size} & 2 & 4 \\ \text{learning\_rate} & 3e-5 & 1e-5 \\ \text{warmup\_steps} & 100 & 500 \\ \text{lora\_rank} & 8 & 32 \\ \hline \end{array} $$ 这些调整基于典型NLP微调场景的最佳实践，实际效果需通过SWANLAB的loss曲线和评估指标验证。建议先进行1000步的试训练，确认资源配置和超参数合理性后再进行全量训练。