为什么我放入十几条数据集，它一直卡在训练那，显示进度一直为百分之零

<think>嗯，用户在使用Llama-Factory的WebUI进行训练时，放入十几条数据集后训练一直卡在0%进度。我需要先分析可能的原因。首先，用户的数据量很小，只有十几条，但问题可能不仅在于数据量。我需要考虑数据格式是否正确，比如JSON或CSV的结构是否符合框架要求。其次，预处理阶段可能有问题，比如数据清洗或分词时出现错误，导致训练无法开始。另外，硬件资源不足也是一个可能因素，显存不够会导致训练卡住。用户可能没有正确配置参数，比如LoRA的秩设置过高，或者批处理大小不合适。还有可能是框架本身的Bug，或者环境依赖没有正确安装。需要逐步排查这些可能性，并提供相应的解决方案。此外，用户可能对日志查看不熟悉，应该指导他们如何检查日志文件，找到具体的错误信息。最后，建议用户尝试不同的参数配置，或联系开发者社区寻求帮助。</think>以下是针对使用 **Llama-Factory** 训练时卡在进度0%的常见原因及解决方案分析，按优先级排序： --- ### **1. 数据格式问题（最高发原因）** #### **现象** - 进度条长时间无变化，日志中无损失值输出 - 控制台可能无报错或提示"Dataset is empty" #### **排查步骤** 1. **检查文件格式**： - 必须为 `.json` 或 `.csv`，且符合框架模板结构 - 示例正确格式（对话任务）： ```json [ { "instruction": "解释量子计算", "input": "", "output": "量子计算利用量子比特..." }, { "instruction": "翻译成英文", "input": "今天天气很好", "output": "The weather is nice today." } ] ``` 2. **验证数据路径**： - 文件需放在 `data/` 目录下 - 在WebUI中选择数据集时，名称需与文件名一致（不带扩展名） 3. **最小化测试**： ```bash # 手动加载数据集验证（需进入Python环境） from datasets import load_dataset try: dataset = load_dataset("json", data_files="your_data.json") print(dataset) except Exception as e: print(f"错误: {e}") ``` --- ### **2. 资源不足导致死锁** #### **典型表现** - GPU显存占用突然增加后停滞 - `nvidia-smi` 显示显存占满但无计算波动 #### **解决方案** 1. **降低量化等级**： - 将 `4-bit` 改为 `8-bit` 量化（更稳定） - 关闭 `flash_attention` 选项（部分设备兼容性问题） 2. **调整批处理大小**： - 即使数据量小，也需设置 `batch_size=1` 测试 - 修改 `max_seq_length` 为更低值（如256） 3. **显存监控命令**： ```bash watch -n 1 nvidia-smi # 实时查看显存变化 ``` --- ### **3. 框架配置错误** #### **常见陷阱** - **LoRA参数冲突**：同时启用 `LoRA` 和 `全参数微调` 导致维度错误 - **分词器不匹配**：自定义数据集包含基座模型词表外的特殊标记 #### **调试方法** 1. 在 `configs/` 目录下找到当前配置的 `.yaml` 文件 2. 检查关键参数： ```yaml lora: r: 8 # LoRA秩 ≤ 64 target_modules: "q_proj,v_proj" # 不同模型需调整 data: max_samples: 1000 # 确保 ≤ 实际数据量 ``` --- ### **4. 日志深度分析** #### **定位卡住的具体阶段** 1. 查看日志文件 `logs/train_*.log` 2. 关键阶段标记： ```log [INFO] Loading checkpoint shards... # 模型加载阶段 [INFO] Applying LoRA to modules... # 适配器注入阶段 [INFO] Epoch 0: 0%| | 0/10 [00:00<?, ?it/s] # 训练开始 ``` 3. 若卡在 `Loading checkpoint`： - 模型文件损坏（重新下载 `pytorch_model.bin`） - 文件权限问题（尝试 `chmod -R 777 ./models`） --- ### **5. 快速验证流程** 1. **使用官方示例数据**： ```bash wget https://huggingface.co/datasets/shibing624/medical/resolve/main/medical.json ``` 2. **最小参数启动**： ```python # 手动启动训练（绕过WebUI） python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \ --dataset medical \ --lora_rank 4 \ --per_device_train_batch_size 1 ``` 3. 若命令行可运行但WebUI卡住： - 清除浏览器缓存 - 检查WebUI版本是否为最新（`git pull` 更新） --- ### **硬件兼容性对照表** | 硬件配置 | 可训练模型规模 | 推荐参数 | |----------------------|-------------------------|------------------------------| | RTX 3060 (12GB) | 7B QLoRA | batch_size=1, max_length=512 | | RTX 3090 (24GB) | 13B LoRA | batch_size=4, fp16混合精度 | | A100 (40GB) | 70B QLoRA | batch_size=8, 4-bit量化 | --- ### **终极解决方案** 如果上述步骤无效，按此顺序操作： 1. 创建纯净虚拟环境： ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory pip install -U -r requirements.txt ``` 2. 使用 **最小验证配置**： - 模型：`Qwen/Qwen-1_8B-Chat` - 数据：内置示例 `alpaca_gpt4_zh` - 参数：`LoRA r=8, alpha=32, dropout=0.1` 3. 提交Issue时附加： - `nvidia-smi` 截图 - 完整的日志文件 - `data_sample.json` 片段 --- **注意**：如果数据量确实过小（<50条），建议先使用数据增强工具（如[Gretel](https://gretel.ai/)）生成合成数据，再尝试训练。