从零开始训练Hugging Face Hub模型的技术指南

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ml-engineering ml-engineering - 一本在线的机器学习工程书籍，提供大型语言模型和多模态模型训练的方法论，适合从事机器学习模型训练和运维的工程师。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-engineering

前言

在机器学习工程实践中，我们经常需要重新训练预训练模型，而不是仅仅进行微调。本文将详细介绍如何利用现有微调示例代码，实现从零开始训练Hugging Face Hub上的模型。

为什么需要从零开始训练？

微调(Fine-tuning)和从零训练(Scratch Training)是两种不同的模型训练策略：

1. 微调：基于预训练权重，在小规模特定数据上继续训练
2. 从零训练：完全从头开始训练模型，不使用任何预训练权重

从零训练在以下场景特别有用：

• 研究模型架构本身的表现
• 训练数据与原始预训练数据差异极大
• 需要完全控制训练过程

技术实现方案

准备工作

首先需要准备一个未经训练的模型初始化版本。以facebook/opt-1.3b模型为例，使用bfloat16精度：

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
import torch

model_name = "facebook/opt-1.3b"

# 加载模型配置
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)

# 根据配置初始化模型(未训练状态)
model = AutoModel.from_config(config, torch_dtype=torch.bfloat16)

# 加载tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 保存初始化模型
save_path = "opt-1.3b-bf16"
model.save_pretrained(save_path)
tokenizer.save_pretrained(save_path)

这段代码会创建一个包含模型初始状态和tokenizer的目录，相当于一个"空白"的预训练模型。

精度选择

根据硬件支持情况，可以选择不同的训练精度：

• torch.bfloat16：现代GPU支持，内存占用较少
• torch.float16：更广泛支持，但可能数值不稳定
• torch.float32：最高精度，内存占用最大

训练执行

准备好初始化模型后，可以使用标准微调脚本进行训练：

python -m torch.distributed.run \
--nproc_per_node=1 --nnode=1 --node_rank=0 \
--master_addr=127.0.0.1 --master_port=9901 \
examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py --bf16 \
--seed 42 --model_name_or_path opt-1.3b-bf16 \
--dataset_name wikitext --dataset_config_name wikitext-103-raw-v1 \
--per_device_train_batch_size 12 --per_device_eval_batch_size 12 \
--gradient_accumulation_steps 1 --do_train --do_eval --logging_steps 10 \
--save_steps 1000 --eval_steps 100 --weight_decay 0.1 --num_train_epochs 1 \
--adam_beta1 0.9 --adam_beta2 0.95 --learning_rate 0.0002 --lr_scheduler_type \
linear --warmup_steps 500 --report_to tensorboard --output_dir save_dir

关键参数说明：

• --model_name_or_path：指向我们创建的初始化模型目录
• --bf16：使用bfloat16精度训练
• 其他参数控制训练过程如学习率、批次大小等

训练数据选择

从零训练时，数据选择尤为关键：

1. 理想情况：能找到模型原始训练数据
2. 替代方案：使用相似领域的大规模数据集
   • 如WikiText、Common Crawl等公开数据集
   • 领域特定数据(医疗、法律等)

超参数设置建议

从零训练通常需要：

• 更大的学习率(相比微调)
• 更长的训练时间
• 更复杂的学习率调度
• 可能需要的正则化策略

建议参考：

1. 原始论文中的训练配置
2. 类似架构模型的训练参数
3. 通过小规模实验确定最佳参数

分布式训练注意事项

对于大型模型，分布式训练是必须的：

1. 数据并行：分割批次到多个GPU
2. 模型并行：分割模型到多个GPU(超大模型)
3. 混合精度训练：减少内存占用

常见问题解决

1. 训练不稳定：

   • 尝试梯度裁剪
   • 调整学习率
   • 使用更稳定的优化器

2. 内存不足：

   • 减小批次大小
   • 使用梯度累积
   • 启用激活检查点

3. 性能不佳：

   • 检查数据质量
   • 验证模型架构实现
   • 调整超参数

总结

本文介绍了如何利用现有微调工具链实现从零训练Hugging Face Hub模型的技术方案。关键步骤包括：

1. 创建初始化模型状态
2. 准备训练数据和配置
3. 启动分布式训练
4. 监控和调整训练过程

这种方法不仅适用于OPT模型，也可以扩展到Hub上的其他模型架构，为研究人员和工程师提供了更大的灵活性。

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