如何在亚马逊平台使用SageMaker高效微调大语言模型？ | 客服服务营销数智化洞察_晓观点
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如何在亚马逊平台使用SageMaker高效微调大语言模型？

研发专家-白起 • • 大模型 • 阅读 339

一、创建笔记本

如何在亚马逊平台使用SageMaker高效微调大语言模型？

笔记本实例类型就是选择的机器配置大小

二、准备训练环境

alpaca: https://github.com/snowolf/alpaca-on-amazon-sagemaker

vicuna: https://github.com/qingyuan18/finetune-vicuna-on-sagemaker.git

案例中采用了vicuna完成demo训练

需要拷贝这几个文件

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训练步骤

安装sagemaker，用于调度算力资源，存储资源等

!pip install -U sagemaker

Clone FastChat 用于训练

!git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git

模型下载

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使用s5cmd 加速下载加载模型

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制作一个docker镜像用于训练

dockerfile

%%writefile Dockerfile
## You should change below region code to the region you used, here sample is use us-west-2
From 763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/huggingface-pytorch-training:1.13.1-transformers4.26.0-gpu-py39-cu117-ubuntu20.04 

ENV LANG=C.UTF-8
ENV PYTHONUNBUFFERED=TRUE
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=TRUE

# RUN python3 -m pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@97a3d16a6941294d7d76d24f36f26617d224278e

RUN pip3 uninstall -y deepspeed && pip3 install deepspeed

## Make all local GPUs visible
ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES="all"

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编写一个 deepspeed配置 ds.json

%%writefile ds.json
{
  "fp16": {
    "enabled": true,
    "auto_cast": false,
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },
  "optimizer": {
    "type": "AdamW",
    "params": {
      "lr": "auto",
      "betas": "auto",
      "eps": "auto",
      "weight_decay": "auto"
    }
  },
  "scheduler": {
    "type": "WarmupLR",
    "params": {
      "warmup_min_lr": "auto",
      "warmup_max_lr": "auto",
      "warmup_num_steps": "auto"
    }
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 3,
    "overlap_comm": true,
    "contiguous_gradients": true,
    "sub_group_size": 1e9,
    "reduce_bucket_size": "auto",
    "stage3_prefetch_bucket_size": "auto",
    "stage3_param_persistence_threshold": "auto",
    "stage3_max_live_parameters": 1e9,
    "stage3_max_reuse_distance": 1e9,
    "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
  },
  "gradient_accumulation_steps": "auto",
  "gradient_clipping": "auto",
  "steps_per_print": 2000,
  "train_batch_size": "auto",
  "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
  "wall_clock_breakdown": false
}

根据需求修改覆盖一下train.py

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编写训练脚步ds-train.sh

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这一步，用Estimator使用docker进行训练，将算力资源与docker镜像进行绑定，并开始训练

https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html

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三、训练问题

1、数据集缺失

需要上传数据集到S3，然后打开S3的公共访问通道，通过wget获取数据集

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2、训练慢

第一轮训练5个小时了，现在才5%，停止训练，调整了一下参数

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第二轮训练，将ds.json中的stage修改为1，修改训练参数如下

deepspeed --num_gpus=8 FastChat/fastchat/train/train_mem.py \
    --deepspeed ds.json \
    --model_name_or_path "/tmp/llama_pretrain/" \
    --data_path selling_point_0517_train.json \
    --output_dir "/tmp/llama_out" \
    --num_train_epochs 4 \
    --per_device_train_batch_size 16 \
    --per_device_eval_batch_size  16 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "no" \
    --save_steps 2000 \
    --save_total_limit 1 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --cache_dir '/tmp' \
    --model_max_length 2048 \
    --gradient_checkpointing True \
    --lazy_preprocess True \
    --fp16 True \
    --tf32 True \
    --report_to "none"
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速度提升，大概需要34个小时。

3、训练任务自动停止

第二天看进程被杀死，排查是因为创建的训练任务默认只运行24h，24小时后会自动杀死，并且无法重启继续训练。

修改训练参数，添加max_run参数为2天，开始训练

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发现24小时后还是被杀死了，在排查是因为这个参数添加错误，应该加在sagemaker的es调度上

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开始训练后，终于完成了模型的训练

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四、笔记本复现

https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html

docker run -it -p 10000:8888 \
    -v /Users/chenhao/data/jupyter:/home/jovyan \
    -e GRANT_SUDO=yes \
    -e OPENAI_API_KEY=sk-xx \
    --user root \
    --restart=always \
    --name notebook jupyter/scipy-notebook

http://127.0.0.1:10000/lab?token=359fbdc42b648860d21e1e1e693a85ea53c12a489aa5922a

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这样会有一个坑，就是容器中无法使用docker，容器中使用docker需要用到docker:dind这个镜像作为基础镜像，一步一步的安装上来

运行一个容器

docker run --privileged -d -it -p 10001:8888 \
    --user root \
    --restart=always \
    --name docker-in-docker docker:dind

安装依赖

apk add alpine-sdk coreutils dpkg dpkg-dev re2c
apk add python3 py3-pip
apk add build-base python3-dev
apk add libffi-dev python3-dev py3-pip build-base
pip3 install 'jupyter_server>=2.0.0'
pip3 install jupyterlab

启动

mkdir /opt/codes 
jupyter lab --allow-root --ip 0.0.0.0 --notebook-dir /opt/codes

打开 http://127.0.0.1:10001/lab/

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终端访问docker

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安装conda，有个坑，不能选择和系统架构一致版本安装，很奇怪

https://github.com/ContinuumIO/docker-images/blob/master/miniconda3/alpine/Dockerfile

apk add --no-cache bash wget

cp /etc/nsswitch.conf /etc/nsswitch.conf.backup

wget -q -O /etc/apk/keys/sgerrand.rsa.pub https://alpine-pkgs.sgerrand.com/sgerrand.rsa.pub && \
    wget https://github.com/sgerrand/alpine-pkg-glibc/releases/download/2.34-r0/glibc-2.34-r0.apk && \
    apk add --allow-untrusted glibc-2.34-r0.apk

# Restore nsswitch.conf
mv /etc/nsswitch.conf.backup /etc/nsswitch.conf

apk add -q --no-cache bash procps && \
    wget --quiet https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
    
rm -rf /opt/conda
sh miniconda.sh -b -p /opt/conda

ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh
echo "source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc
echo "conda activate base" >> ~/.bashrc

source /root/.bashrc
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如何给jupyter lab 添加python Kernel

  1. 首先，创建一个新的 Python 虚拟环境。你可以使用 Python 的 venv 模块或 conda 来创建虚拟环境。以下是使用 venv 创建虚拟环境的命令（我们将新的虚拟环境命名为 myenv）：
  2. 激活这个新的虚拟环境：
  3. 在虚拟环境中安装 ipykernel，这是 Jupyter 需要的一个库，用于运行 Python 内核：
  4. 使用 ipykernel 将这个新的 Python 环境添加为 Jupyter 内核：

在这个命令中，--name 参数是你想要在 Jupyter 中显示的内核名称。

一个简单的笔记本就完成了模拟了，可以在容器中独立使用docker和conda

体验地址：http://10.248.33.108:8888/lab

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