[INFO|<string>:438] 2025-03-04 19:33:39,759 >> Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =) swanlab: Step 210 on key train/epoch already exists, ignored. swanlab: Step 210 on key train/num_input_tokens_seen already exists, ignored. {'train_runtime': 222.6408, 'train_samples_per_second': 7.546, 'train_steps_per_second': 0.943, 'train_loss': 3.434720888591948, 'epoch': 30.0, 'num_input_tokens_seen': 665264} 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 210/210 [03:39<00:00, 1.04s/it] [INFO|trainer.py:3942] 2025-03-04 19:33:39,764 >> Saving model checkpoint to saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19 [INFO|configuration_utils.py:697] 2025-03-04 19:33:39,782 >> loading configuration file /root/autodl-tmp/ai/models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B/config.json [INFO|configuration_utils.py:771] 2025-03-04 19:33:39,783 >> Model config Qwen2Config { "architectures": [ "Qwen2ForCausalLM" ], "attention_dropout": 0.0, "bos_token_id": 151643, "eos_token_id": 151643, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 1536, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 8960, "max_position_embeddings": 131072, "max_window_layers": 21, "model_type": "qwen2", "num_attention_heads": 12, "num_hidden_layers": 28, "num_key_value_heads": 2, "rms_norm_eps": 1e-06, "rope_scaling": null, "rope_theta": 10000, "sliding_window": 4096, "tie_word_embeddings": false, "torch_dtype": "bfloat16", "transformers_version": "4.49.0", "use_cache": true, "use_mrope": false, "use_sliding_window": false, "vocab_size": 151936 } ***** train metrics ***** epoch = 30.0 num_input_tokens_seen = 665264 total_flos = 5773005GF train_loss = 3.4347 train_runtime = 0:03:42.64 train_samples_per_second = 7.546 train_steps_per_second = 0.943 Figure saved at: saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-19-22-19/training_loss.png [WARNING|2025-03-04 19:33:40] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_loss to plot. [WARNING|2025-03-04 19:33:40] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_accuracy to plot. [INFO|modelcard.py:449] 2025-03-04 19:33:40,019 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields: {'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}} swanlab: Experiment dragon-6 has completed swanlab: 🌟 Run `swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog` to view SwanLab Experiment Dashboard locally swanlab: 🏠 View project at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test swanlab: 🚀 View run at https://swanlab.cn/@chrisfang/llamafactory-test/runs/l0n927vfjxvq6iclvs3a8 优化空间
时间: 2025-06-10 12:03:15 浏览: 14
<think>好的,我现在需要帮助用户分析他们提供的训练日志,并给出优化建议。首先,我要仔细阅读日志内容,理解每个部分的含义。
从日志开头可以看到训练完成的信息,还有一些关于SwanLab的提示,可能用户用了这个平台来监控训练过程。接下来,训练过程中的一些警告,比如步骤210已经存在,可能意味着有重复的步骤被忽略,但用户可能需要注意这里是否有配置错误,比如保存频率设置的问题。
然后看到训练指标,包括训练运行时间、每秒处理的样本数、每秒训练步数、损失值等。训练损失是3.43,这看起来有点高,可能模型还没有收敛,或者学习率设置不合适。需要进一步检查训练过程中的损失曲线是否在下降,是否有震荡的情况。
模型配置部分显示这是一个Qwen2ForCausalLM模型,结构参数如隐藏层大小、注意力头数、层数等。可能需要注意模型结构是否适合当前任务,比如隐藏层维度是否足够,层数是否过多或过少。另外,rope_theta参数设置为10000,这是旋转位置编码的基础值,通常没问题,但如果有长文本任务可能需要调整。
训练指标中的num_input_tokens_seen是665264,总FLOPs为5773005GF,这可能帮助估算训练成本。训练运行时间3分42秒,步骤210,每秒0.943步,处理速度还可以,但如果想加快训练可能需要考虑更大的批量或分布式训练。
警告部分提到没有eval_loss和eval_accuracy的指标,这说明在训练过程中没有进行验证集的评估,用户可能没有设置验证数据或者评估频率,这会影响模型调优,因为无法监控过拟合情况。
最后,用户提到了优化空间,所以需要根据以上分析给出建议。可能的优化点包括调整学习率、增加训练数据、数据增强、添加正则化、使用更复杂的模型结构、调整训练配置如批次大小、增加验证集等。另外,日志中的警告需要处理,比如确保步骤不重复,配置正确的评估流程。
需要确保建议具体可行,比如具体说明如何调整学习率策略,或者推荐哪些正则化方法。同时,用户可能关心如何提升模型效果和训练效率,所以要从这两方面入手。还要注意用户可能使用的是LoRA进行微调,可能需要调整LoRA的参数,比如秩的大小或者作用层数。
总结下来,我需要分步骤列出优化建议,每个点要解释清楚原因和具体做法,帮助用户理解并实施改进。</think>这个训练日志显示了一个使用DeepSeek-R1-1.5B-Distill模型进行LoRA微调的过程。以下是关键信息分析和优化建议:
一、训练关键指标分析
1. 训练损失:最终train_loss=3.4347,说明模型仍有较大优化空间
2. 训练效率:7.546 samples/sec,0.943 steps/sec,吞吐量较好
3. 训练规模:665,264 tokens,5773 GFLOPS计算量
4. 持续时间:3分42秒完成30个epoch
二、主要优化方向
1. 损失优化
- 调整学习率策略:尝试warmup+cosine衰减,初始值建议3e-5~5e-5
- 增加训练数据量:当前仅约665k tokens,建议扩展到千万级token量
- 数据增强:添加文本多样性(回译、同义词替换等)
2. 正则化增强
- 增加dropout(0.1~0.3)
- 权重衰减(weight_decay=0.01~0.1)
- 梯度裁剪(max_grad_norm=1.0)
3. 模型结构调整
- 扩展LoRA参数:调整lora_rank(建议32→64)
- 调整LoRA作用层:覆盖所有attention层
- 尝试QLoRA:使用4-bit量化降低显存占用
4. 训练配置优化
- 增大batch_size(需平衡显存)
- 混合精度训练(fp16/bf16)
- 启用flash_attention加速
三、当前问题改进建议
1. 重复步骤警告
```bash
swanlab: Step 210 on key train/epoch already exists
```
建议检查保存间隔设置,确保`save_steps`是`logging_steps`的整数倍
2. 缺失验证指标
```bash
[WARNING] No metric eval_loss to plot.
```
需要:
- 设置验证数据集(eval_dataset)
- 添加评估指标(准确率、困惑度等)
- 配置`evaluation_strategy="steps"`
四、典型配置示例
```python
training_args = TrainingArguments(
learning_rate=3e-5,
lr_scheduler_type="cosine",
warmup_ratio=0.1,
per_device_train_batch_size=8,
gradient_accumulation_steps=4,
weight_decay=0.01,
max_grad_norm=1.0,
logging_steps=10,
evaluation_strategy="steps",
eval_steps=50,
save_steps=100,
optim="adamw_torch",
fp16=True,
)
```
建议通过损失曲线分析(training_loss.png)进一步诊断欠拟合/过拟合情况,根据实际任务需求选择优化策略。
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