根据您的训练配置和问题可以同时训练多个数据集但需要根据您的具体需求选择合适的方法。以下是几种常见方案及具体操作步骤。 首先明确您指的“同时训练”是哪种场景场景描述适用情况难度1. 混合数据集训练将多个数据集合并成一个训练集同一个模型一起训练您有多个相关数据集想提升模型泛化能力★☆☆ 简单2. 多任务学习同时训练多个任务共享部分模型权重每个任务用自己的数据集想让模型同时学会多种能力如翻译摘要★★★ 复杂3. 多进程并行训练开多个训练进程每个进程训练不同的模型/数据集您有多个独立实验想同时跑节省时间★★☆ 中等从您提供的配置看您目前使用的是单个数据集binding_sft_real_paired_512很可能是混合数据集训练的场景。下面重点介绍这种方法。✅ 方案一混合数据集训练推荐步骤1准备数据集假设您有以下数据集dataset_part1/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512/dataset_part2/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512_2/dataset_part3/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512_3/步骤2修改配置文件在您的YAML配置中修改dataset_dir和dataset参数# # 数据集配置混合多个数据集# dataset_dir:/workspace/data-new/# 父目录dataset:binding_sft_real_paired_512,binding_sft_real_paired_512_2,binding_sft_real_paired_512_3# 逗号分隔多个数据集名cutoff_len:512# 或者使用通配符如果数据集命名有规律# dataset: binding_sft_real_paired_* # 自动匹配所有符合条件的数据集步骤3确保数据集格式正确每个数据集目录下需要有dataset_info.json文件格式如下// binding_sft_real_paired_512/dataset_info.json{binding_sft_real_paired_512:{file_name:train.json,formatting:alpaca,columns:{prompt:instruction,query:input,response:output}}}LLaMA Factory会自动读取这些数据集并混合在一起。⚙️ 方案二多任务学习进阶如果您想同时训练多个不同的任务例如同时训练药物分子生成和药物描述生成可以使用多任务学习。步骤1配置多任务数据集修改YAML配置# # 多任务学习配置# dataset_dir:/workspace/data-new/dataset:task1_dataset,task2_dataset# 两个任务的数据集# 多任务参数multitask:truemultitask_config:task1_dataset:weight:1.0# 任务权重task2_dataset:weight:0.8# 权重可不同步骤2调整训练参数# 学习率可能需要调整learning_rate:0.00003# 多任务学习通常需要更低的学习率# 批次大小可能需要调整per_device_train_batch_size:2# 每个任务各取2个样本gradient_accumulation_steps:8# 总批次大小 2 * 8 16⚠️注意多任务学习会显著增加训练复杂度建议先从混合数据集训练开始。 方案三多进程并行训练节省时间如果您有多个独立实验想同时跑可以使用多进程。步骤1准备多个配置文件假设您有binding_part_000.yaml训练数据集0binding_part_001.yaml训练数据集1binding_part_002.yaml训练数据集2步骤2编写并行训练脚本#!/bin/bash# parallel_train.sh# 清理环境pkill-9pythonpkill-9torchrunpkill-9llamafactory-cli# 设置环境变量您已有的ROCm配置exportHIP_VISIBLE_DEVICES0,1,2,3exportHSA_OVERRIDE_GFX_VERSION9.0.6exportPYTORCH_HIP_ALLOC_CONFgarbage_collection_threshold:0.6,max_split_size_mb:128# NCCL配置如果多卡训练exportNCCL_IB_DISABLE1exportNCCL_SOCKET_IFNAMElo# 启动多个训练进程nohupllamafactory-cli train binding_part_000.yamltrain_000.log21nohupllamafactory-cli train binding_part_001.yamltrain_001.log21nohupllamafactory-cli train binding_part_002.yamltrain_002.log21# 查看进程状态psaux|grepllamafactory步骤3监控训练进度# 查看GPU使用情况watch-n1rocm-smi# 查看各训练日志tail-ftrain_000.logtail-ftrain_001.logtail-ftrain_002.log 针对您当前环境的建议根据您提供的配置您有以下几种选择选项1继续分片训练但优化流程您目前似乎是分片训练binding_part_000到009。如果这些分片是同一数据集的不同部分建议合并数据集将所有分片合并成一个大数据集调整训练参数num_train_epochs:3# 3个epochper_device_train_batch_size:1# 保持显存安全gradient_accumulation_steps:16max_samples:209776# 总样本数选项2混合多个数据集如果您有多个不同的数据集如不同药物类型可以dataset_dir:/workspace/data-new/dataset:binding_sft_real_paired_512,binding_sft_short_tokens,binding_sft_long_tokens选项3多进程训练如果显存允许您的W7900D有48GB显存如果每个模型训练占用约24GB可以# 进程1训练模型A使用GPU 0-1CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1HIP_VISIBLE_DEVICES0,1llamafactory-cli train model_a.yaml# 进程2训练模型B使用GPU 2-3CUDA_VISIBLE_DEVICES2,3HIP_VISIBLE_DEVICES2,3llamafactory-cli train model_b.yaml AMD ROCm 特殊注意事项显存管理多个训练进程共享GPU显存需要仔细规划使用rocm-smi --showmeminfo监控显存使用通信配置多进程训练时确保每个进程使用不同的GPU避免NCCL通信冲突数据加载多个训练进程可能同时读取数据确保磁盘IO足够考虑使用streaming: true减少内存压力 总结建议对于您的情况推荐先尝试方案一混合数据集训练合并数据集将您当前的分片数据集合并成一个调整训练参数根据合并后的总样本数调整max_samples监控训练使用rocm-smi和TensorBoard监控如果您想同时跑多个独立实验再考虑方案三多进程并行训练。小贴士在超算环境中建议先在小数据集上测试配置确认无误后再用全量数据训练。
llamafactory 大模型微调 可以同时训练多个数据集
根据您的训练配置和问题可以同时训练多个数据集但需要根据您的具体需求选择合适的方法。以下是几种常见方案及具体操作步骤。 首先明确您指的“同时训练”是哪种场景场景描述适用情况难度1. 混合数据集训练将多个数据集合并成一个训练集同一个模型一起训练您有多个相关数据集想提升模型泛化能力★☆☆ 简单2. 多任务学习同时训练多个任务共享部分模型权重每个任务用自己的数据集想让模型同时学会多种能力如翻译摘要★★★ 复杂3. 多进程并行训练开多个训练进程每个进程训练不同的模型/数据集您有多个独立实验想同时跑节省时间★★☆ 中等从您提供的配置看您目前使用的是单个数据集binding_sft_real_paired_512很可能是混合数据集训练的场景。下面重点介绍这种方法。✅ 方案一混合数据集训练推荐步骤1准备数据集假设您有以下数据集dataset_part1/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512/dataset_part2/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512_2/dataset_part3/workspace/data-new/binding_sft_real_paired_512_3/步骤2修改配置文件在您的YAML配置中修改dataset_dir和dataset参数# # 数据集配置混合多个数据集# dataset_dir:/workspace/data-new/# 父目录dataset:binding_sft_real_paired_512,binding_sft_real_paired_512_2,binding_sft_real_paired_512_3# 逗号分隔多个数据集名cutoff_len:512# 或者使用通配符如果数据集命名有规律# dataset: binding_sft_real_paired_* # 自动匹配所有符合条件的数据集步骤3确保数据集格式正确每个数据集目录下需要有dataset_info.json文件格式如下// binding_sft_real_paired_512/dataset_info.json{binding_sft_real_paired_512:{file_name:train.json,formatting:alpaca,columns:{prompt:instruction,query:input,response:output}}}LLaMA Factory会自动读取这些数据集并混合在一起。⚙️ 方案二多任务学习进阶如果您想同时训练多个不同的任务例如同时训练药物分子生成和药物描述生成可以使用多任务学习。步骤1配置多任务数据集修改YAML配置# # 多任务学习配置# dataset_dir:/workspace/data-new/dataset:task1_dataset,task2_dataset# 两个任务的数据集# 多任务参数multitask:truemultitask_config:task1_dataset:weight:1.0# 任务权重task2_dataset:weight:0.8# 权重可不同步骤2调整训练参数# 学习率可能需要调整learning_rate:0.00003# 多任务学习通常需要更低的学习率# 批次大小可能需要调整per_device_train_batch_size:2# 每个任务各取2个样本gradient_accumulation_steps:8# 总批次大小 2 * 8 16⚠️注意多任务学习会显著增加训练复杂度建议先从混合数据集训练开始。 方案三多进程并行训练节省时间如果您有多个独立实验想同时跑可以使用多进程。步骤1准备多个配置文件假设您有binding_part_000.yaml训练数据集0binding_part_001.yaml训练数据集1binding_part_002.yaml训练数据集2步骤2编写并行训练脚本#!/bin/bash# parallel_train.sh# 清理环境pkill-9pythonpkill-9torchrunpkill-9llamafactory-cli# 设置环境变量您已有的ROCm配置exportHIP_VISIBLE_DEVICES0,1,2,3exportHSA_OVERRIDE_GFX_VERSION9.0.6exportPYTORCH_HIP_ALLOC_CONFgarbage_collection_threshold:0.6,max_split_size_mb:128# NCCL配置如果多卡训练exportNCCL_IB_DISABLE1exportNCCL_SOCKET_IFNAMElo# 启动多个训练进程nohupllamafactory-cli train binding_part_000.yamltrain_000.log21nohupllamafactory-cli train binding_part_001.yamltrain_001.log21nohupllamafactory-cli train binding_part_002.yamltrain_002.log21# 查看进程状态psaux|grepllamafactory步骤3监控训练进度# 查看GPU使用情况watch-n1rocm-smi# 查看各训练日志tail-ftrain_000.logtail-ftrain_001.logtail-ftrain_002.log 针对您当前环境的建议根据您提供的配置您有以下几种选择选项1继续分片训练但优化流程您目前似乎是分片训练binding_part_000到009。如果这些分片是同一数据集的不同部分建议合并数据集将所有分片合并成一个大数据集调整训练参数num_train_epochs:3# 3个epochper_device_train_batch_size:1# 保持显存安全gradient_accumulation_steps:16max_samples:209776# 总样本数选项2混合多个数据集如果您有多个不同的数据集如不同药物类型可以dataset_dir:/workspace/data-new/dataset:binding_sft_real_paired_512,binding_sft_short_tokens,binding_sft_long_tokens选项3多进程训练如果显存允许您的W7900D有48GB显存如果每个模型训练占用约24GB可以# 进程1训练模型A使用GPU 0-1CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1HIP_VISIBLE_DEVICES0,1llamafactory-cli train model_a.yaml# 进程2训练模型B使用GPU 2-3CUDA_VISIBLE_DEVICES2,3HIP_VISIBLE_DEVICES2,3llamafactory-cli train model_b.yaml AMD ROCm 特殊注意事项显存管理多个训练进程共享GPU显存需要仔细规划使用rocm-smi --showmeminfo监控显存使用通信配置多进程训练时确保每个进程使用不同的GPU避免NCCL通信冲突数据加载多个训练进程可能同时读取数据确保磁盘IO足够考虑使用streaming: true减少内存压力 总结建议对于您的情况推荐先尝试方案一混合数据集训练合并数据集将您当前的分片数据集合并成一个调整训练参数根据合并后的总样本数调整max_samples监控训练使用rocm-smi和TensorBoard监控如果您想同时跑多个独立实验再考虑方案三多进程并行训练。小贴士在超算环境中建议先在小数据集上测试配置确认无误后再用全量数据训练。
