llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path Meta-Llama-3-8B-Instruct \ --preprocessing_num_workers 16 \ --finetuning_type lora \ --template llama3 \ --flash_attn fa2 \ --dataset_dir data \ --dataset identity \ --cutoff_len 2048 \ --learning_rate 5e-05 \ --num_train_epochs 10.0 \ --max_samples 1000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --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/Llama-3-8B-Instruct/lora/train_2025-03-04-15-15-48 \ --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 \ --val_size 0.1 \ --eval_strategy steps \ --eval_steps 100 \ --per_device_eval_batch_size 2 { "epoch": 0, "eval_loss": 3.529513359069824, "eval_runtime": 0.7304, "eval_samples_per_second": 10.953, "eval_steps_per_second": 1.369, "num_input_tokens_seen": 28576, "total_flos": 1290360110186496.0, "train_loss": 32156.612396240234, "train_runtime": 77.4477, "train_samples_per_second": 8.651, "train_steps_per_second": 0.129 }
时间: 2025-03-07 22:16:02 浏览: 124
<think>嗯,用户让我解释一个用 llamafactory-cli 进行训练的配置参数和训练结果。我需要先仔细看看用户提供的命令参数和最后的训练结果数据。
首先,用户使用的命令是训练阶段,指定了sft,也就是监督微调。模型是Meta-Llama-3-8B-Instruct,这是一个8B参数的模型,应该需要比较大的计算资源。参数里有--finetuning_type lora,说明用了LoRA方法,这样可以在不调整全部参数的情况下进行微调,节省显存。
接下来看数据部分,数据集目录是data,数据集是identity,可能是一个特定格式的数据集。预处理的工作进程数是16,这可能影响数据加载速度。cutoff_len设为2048,说明处理文本的最大长度是这个,可能和模型的上下文窗口有关。
训练参数方面,学习率是5e-5,epochs是10,最大样本数1000,可能限制了训练数据量。每个设备的训练批次大小是2,梯度累积步数8,这样实际的总批次大小是2*8=16,这有助于在显存不足时模拟更大的批次。优化器是adamw_torch,学习率调度器是cosine,这样学习率会逐渐下降,可能有助于模型收敛。
LoRA的具体参数,rank是8,alpha是16,dropout为0,目标所有层,这可能影响微调的效果和参数量。评估策略是按步骤,每100步评估一次,验证集比例0.1,可能用来监控模型在验证集上的表现。
训练结果里的eval_loss是3.53,而train_loss非常高,达到32156,这明显有问题。正常情况下,train_loss应该逐渐下降,而且不会这么高。可能的原因包括数据预处理问题、损失函数计算错误,或者配置参数有误。比如,可能数据没有正确格式化,导致模型输出和标签不匹配,损失值异常。或者梯度爆炸,但max_grad_norm设为1.0应该能限制梯度。另外,检查是否开启了正确的注意力机制,比如flash_attn设置为fa2,可能需要确认环境支持。
用户可能需要检查数据集是否正确,特别是identity数据集的结构是否符合要求,输入输出是否对齐。另外,验证集的损失同样高的话,可能模型根本没有学习到有效信息。还有,batch size和梯度累积的设置是否合理,导致实际每个更新步骤的有效batch size太大或太小。学习率是否合适,虽然5e-5对于微调来说常见,但如果模型刚开始训练就出现极高loss,可能需要更小的学习率。
另外,训练步骤中的num_input_tokens_seen是28576,可能数据量较小,或者训练步数还不够。但这里显示的epoch是0,可能训练刚开始就评估了?或者输出中的epoch显示有问题。需要确认训练是否正常进行了多个epoch,或者是否有提前终止的情况。
总之,用户需要重点检查数据预处理、损失计算和模型配置是否正确,尤其是数据集部分是否正确加载和处理,以及损失值异常的可能原因。</think>这是一个使用LLaMA-Factory框架进行大语言模型微调的典型配置案例。让我们从参数配置和训练结果两个维度来分析:
**一、核心参数配置解析**
$$
\begin{array}{l|l}
\text{参数} & \text{说明} \\
\hline
\text{--stage sft} & \text{监督式微调(Supervised Fine-tuning)} \\
\text{--model\_name\_or\_path Meta-Llama-3-8B-Instruct} & \text{基模型使用Meta官方8B指令微调版本} \\
\text{--finetuning\_type lora} & \text{采用LoRA高效微调(可训练参数量约0.1\%)} \\
\text{--lora\_rank 8} & \text{LoRA矩阵秩维度} \\
\text{--learning\_rate 5e-05} & \text{学习率5×10^{-5}} \\
\text{--per\_device\_train\_batch\_size 2} & \text{单卡batch size=2(通过gradient\_accumulation\_steps 8实现等效batch size=16)} \\
\text{--cutoff\_len 2048} & \text{上下文窗口长度2048 tokens} \\
\text{--dataset identity} & \text{使用内置的identity对话数据集格式}
\end{array}
$$
**二、关键训练指标分析**
1. **效率指标**
- 训练速度:$8.651\ \text{samples/sec} \Rightarrow \text{约17.3 tokens/sec(假设平均样本长度2k tokens)}$
- 显存占用:使用LoRA+BF16+FA2技术组合,预估显存占用<24GB
2. **损失函数分析**
- 初始训练损失:$32,156.61$ (异常高,典型值应<10)
- 验证损失:$3.5295$ (正常范围)
- $\text{可能问题}$:训练集损失计算异常,需检查:
- 数据预处理是否正确(--template llama3 是否匹配模型)
- 输入输出是否对齐(identity数据集格式要求`instruction`+`input`+`output`字段)
- 是否启用错误的数据打包(packing=False时应确保样本独立)
3. **资源配置优化建议**
$$
\text{理论最大吞吐量} = \frac{\text{GPU数量} \times \text{batch\_size} \times \text{梯度累积}}{\text{单步时间}} \times \text{seq\_len} \\
\text{当前配置:} \frac{1 \times 2 \times 8}{0.129^{-1}} \times 2048 ≈ 33.8\ \text{tokens/sec}
$$
可通过增大`per_device_train_batch_size`(需测试显存余量)或启用`flash_attn`完整版提升吞吐量
**三、关键问题诊断**
训练损失异常高的可能原因:
1. 数据未正确格式化导致模型学习目标混乱
2. 对话模板(--template llama3)与数据格式不匹配
3. 分词器未正确处理特殊token(需检查`add_special_tokens`设置)
4. 损失计算环节存在bug(建议在小规模数据上运行debug模式)
建议验证步骤:
```python
# 数据格式验证示例
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("json", data_files="data/identity/*.json")
print(dataset["train"][0])
# 期望输出应包含:
# {"instruction": "...", "input": "...", "output": "..."}
```
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