s1模型训练完全指南：从环境配置到多节点分布式训练
【免费下载链接】s1 s1: Simple test-time scaling 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/s1/s1
s1（Simple test-time scaling）是一个简单而强大的测试时扩展框架，专为大规模语言模型训练而设计。本指南将带你从环境配置到多节点分布式训练，完整掌握s1模型训练的全流程。🎯
环境配置与项目准备
首先克隆项目并安装依赖：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/s1/s1
cd s1
pip install -r requirements.txt
s1项目基于transformers和trl库构建，支持Qwen、Llama等主流大语言模型。
训练配置详解
s1提供了完整的训练配置系统，核心配置文件位于 train/ 目录：
- 主训练脚本：
train/sft.py- 包含完整的训练逻辑 - FSDP配置：
train/fsdp_config_qwen.json- 全分片数据并行配置 - 单节点训练：
train/sft.sh- 单机训练脚本 - 多节点训练：
train/sft_multinode.sh- 分布式训练脚本
快速开始单节点训练
对于初学者，建议从单节点训练开始：
cd train
./sft.sh
这个脚本会自动加载预训练的Qwen模型，使用默认的训练数据集进行监督微调。
多节点分布式训练进阶
对于大规模模型训练，s1支持多节点分布式训练：
./train/launch.sh
启动脚本 train/launch.sh 使用SLURM作业调度系统，支持在多GPU节点上进行高效训练。
训练参数调优
s1的训练配置非常灵活，你可以根据需求调整：
- 模型选择：支持Qwen2.5-32B-Instruct等大型模型
- 序列长度：默认支持32768 tokens的长序列
- 数据集路径：可自定义训练数据路径
监控与日志
训练过程中，s1会自动记录训练日志和性能指标：
- W&B集成：自动记录训练过程和指标
- 详细日志：在log目录下生成详细的训练日志
- 模型保存：训练完成后自动保存最优模型
常见问题解决
内存不足：调整batch_size或使用梯度累积 训练缓慢：启用flash attention优化 分布式训练问题：检查网络连接和SLURM配置
性能优化技巧
- 使用FSDP：对于70B以上模型，推荐使用全分片数据并行
- 长序列优化：合理设置block_size参数
- 硬件配置：确保GPU内存充足，建议使用A100或H100
总结
s1框架提供了从单节点到多节点的完整训练解决方案。通过本指南，你可以快速上手s1模型训练，无论是学术研究还是工业应用，都能获得优秀的训练效果。🚀
通过合理的配置和优化，s1能够帮助你高效地训练大规模语言模型，实现更好的性能和效果。
【免费下载链接】s1 s1: Simple test-time scaling 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/s1/s1
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
