从零手搓中文大模型｜Day04｜模型参数配置和训练启动｜我的micro模型跑起来啦！

今天我们来研究一下模型的配置。

litgpt使用的配置文件和transformers有点不太一样，它的仓库里提供了一些预训练所用的yaml配置文件样例[1]。这个主要用于需要自定义模型的场景。

另外litgpt也内置了一些huggingface上的现成模型[2]，可以直接拿来使用。

训练配置文件

以下是我这次定义的一个配置文件。

内容有点多，但是还是都列举出来了，可以直接跳到后面对一些关键参数的解释。

# The name of the model to pretrain. Choose from names in ``litgpt.config``. Mutually exclusive with  
# ``model_config``. (type: Optional[str], default: null)  
model_name:microstories  
  
# A ``litgpt.Config`` object to define the model architecture. Mutually exclusive with  
# ``model_config``. (type: Optional[Config], default: null)  
model_config:  
name:microstories  
hf_config:{}  
scale_embeddings:false  
block_size:512  
padded_vocab_size:65024  
vocab_size:64798  
n_layer:6  
n_head:6  
n_query_groups:6  
n_embd:512  
head_size:48  
rotary_percentage:1.0  
parallel_residual:false  
bias:false  
norm_class_name:RMSNorm  
mlp_class_name:LLaMAMLP  
intermediate_size:768  
  
# Directory in which to save checkpoints and logs. If running in a Lightning Studio Job, look for it in  
# /teamspace/jobs/<job-name>/share. (type: <class 'Path'>, default: out/pretrain)  
out_dir:/home/puppyapple/Server/BigAI/Chinese_LLM_From_Scratch/Experiments/Output/pretrain/microstories  
  
# The precision to use for pretraining. Possible choices: "bf16-true", "bf16-mixed", "32-true". (type: Optional[str], default: null)  
precision:bf16-mixed  
  
# Optional path to a checkpoint directory to initialize the model from.  
# Useful for continued pretraining. Mutually exclusive with ``resume``. (type: Optional[Path], default: null)  
initial_checkpoint_dir:  
  
# Path to a checkpoint directory to resume from in case training was interrupted, or ``True`` to resume  
# from the latest checkpoint in ``out_dir``. An error will be raised if no checkpoint is found. Passing  
# ``'auto'`` will resume from the latest checkpoint but not error if no checkpoint exists.  
# (type: Union[bool, Literal["auto"], Path], default: False)  
resume:true  
  
# Data-related arguments. If not provided, the default is ``litgpt.data.TinyLlama``.  
data:  
# TinyStories  
class_path:litgpt.data.LitData  
init_args:  
data_path:Chinese_LLM_From_Scratch/Data/TinyStoriesChinese/processed_data  
split_names:  
-train  
-val  
  
# Training-related arguments. See ``litgpt.args.TrainArgs`` for details  
train:  
# Number of optimizer steps between saving checkpoints (type: Optional[int], default: 1000)  
save_interval:1000  
  
# Number of iterations between logging calls (type: int, default: 1)  
log_interval:1  
  
# Number of samples between optimizer steps across data-parallel ranks (type: int, default: 512)  
global_batch_size:512  
  
# Number of samples per data-parallel rank (type: int, default: 4)  
micro_batch_size:32  
  
# Number of iterations with learning rate warmup active (type: int, default: 2000)  
lr_warmup_steps:1000  
  
# Number of epochs to train on (type: Optional[int], default: null)  
epochs:  
  
# Total number of tokens to train on (type: Optional[int], default: 3000000000000)  
max_tokens:3000000000000  
  
# Limits the number of optimizer steps to run. (type: Optional[int], default: null)  
max_steps:  
  
# Limits the length of samples. Off by default (type: Optional[int], default: null)  
max_seq_length:512  
  
# Whether to tie the embedding weights with the language modeling head weights. (type: Optional[bool], default: False)  
tie_embeddings:true  
  
#   (type: Optional[float], default: 1.0)  
max_norm:1.0  
  
#   (type: float, default: 4e-05)  
min_lr:0.0  
  
# Evaluation-related arguments. See ``litgpt.args.EvalArgs`` for details  
eval:  
# Number of optimizer steps between evaluation calls (type: int, default: 1000)  
interval:2000  
  
# Number of tokens to generate (type: Optional[int], default: null)  
max_new_tokens:  
  
# Number of iterations (type: int, default: 100)  
max_iters:100  
  
# Whether to evaluate on the validation set at the beginning of the training  
initial_validation:false  
  
# Whether to evaluate on the validation set at the end the training  
final_validation:false  
  
# Optimizer-related arguments  
optimizer:  
class_path:torch.optim.AdamW  
  
init_args:  
#   (type: float, default: 0.001)  
lr:0.0005  
  
#   (type: float, default: 0.01)  
weight_decay:0.1  
  
#   (type: tuple, default: (0.9,0.999))  
betas:  
-0.9  
-0.95  
  
# How many devices/GPUs to use. Uses all GPUs by default. (type: Union[int, str], default: auto)  
devices:auto  
  
# How many nodes to use. (type: int, default: 1)  
num_nodes:1  
  
# Optional path to the tokenizer dir that was used for preprocessing the dataset. Only some data  
# module require this. (type: Optional[Path], default: null)  
tokenizer_dir:Chinese_LLM_From_Scratch/References/chatglm3-6b  
  
# The name of the logger to send metrics to. (type: Literal['wandb', 'tensorboard', 'csv'], default: tensorboard)  
logger_name:wandb  
  
# The random seed to use for reproducibility. (type: int, default: 42)  
seed: 42

model_config

model_config:  
  name:microstories  
hf_config:{}  
scale_embeddings:false  
block_size:512  
padded_vocab_size:65024  
vocab_size:64798  
n_layer:6  
n_head:6  
n_query_groups:6  
n_embd:512  
head_size:48  
rotary_percentage:1.0  
parallel_residual:false  
bias:false  
norm_class_name:RMSNorm  
mlp_class_name:LLaMAMLP  
intermediate_size: 768

• • scale_embeddings控制是否对embedding进行缩放。

scale_embedding

如果为True，那么在forward函数中会对embedding进行缩放。注意这个缩放和sefl-attention中的缩放不是一回事，不要弄混了。其实也有很多讨论关于这个地方这一步是否有必要的，目前看来似乎是区别不大，可以设置为False。

• • transformer中的block_size，也就是max_seq_length。

• • padded_vovab_size和vocab_size直接取自tokenizer。

• • n_layer和n_head都是6，构建了一个6层6头的transformer。

• • n_query_groups是6，这是GQA(Grouped-Query Attention)的一个参数，控制query的分组。当n_query_groups等于n_head时，其实就是MHA(Multi-Head Attention)。下面这个图比较直观：

GQA

• • 头的大小head_size是48，n_embd是512。

• • rotary_percentage是1.0，这个是旋转编码（Rotary Position Embedding, RoPE）的有关参数，这里先不展开介绍了。

• • parallel_residual是false，关于parallel residual和non-parallel residual的解释可以参考这个图：

parallel_residual

• • bias控制Linear层的bias是否存在，现在大多模型一般都是false。

• • norm_class_name是RMSNorm，mlp_class_name是LLaMAMLP，具体可以参见litgpt里model.py[3]中的实现。

• • intermediate_size是768，这个是上面的MLP中间层的大小。

按照上面的配置得到的模型参数量在44M左右，也就是只有0.044B的大小。

但根据微软的TinyStories[4]论文结论，10-80M级别的模型能在小故事生成这种简单的语言任务上达到不错的效果（依旧能说人话）。

其他参数

其余的都是一些训练的参数，比如batch_size，lr，weight_decay等等，这些都是比较常见的参数，不再赘述。

logger我这里选择的是wandb，可以直接在wandb上查看训练过程中的一些指标。

data设置成之前预处理好的数据集的路径（其中指定了加载数据所用的litdata的类名）

tokenizer_dir是选用的或者自己训练好的tokenizer的路径。

启动训练

litgpt pretrain --config Experiments/configs/microstories.yaml

预训练启动的命令非常简单，只需要指定上面的配置文件的路径即可。

不出意外的话模型就能开始训练了，可以在wandb上查看训练过程中的指标。

我的模型其实已经训练了一段时间，show一下训练过程中的图表：

wandb

小结

1. 1. 详细介绍了litgpt的预训练模型配置文件。

2. 2. 顺带解释了一些重要参数的原理。

3. 3. 训练启动。

Day04的内容就到这了。积少才能成多，每次进步一点点就够了。

​

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