培訓語言模型在Google Colab上

>微調大語模型（LLMS），例如Bert，Llama，Bart，以及Mistral AI和其他人的>

該解決方案涉及使用Google驅動器存儲中間結果和模型檢查點。 這可以確保您的工作仍然存在，即使在Colab環境重置之後。 您需要一個具有足夠驅動空間的Google帳戶。 在驅動器中創建兩個文件夾：“數據”（用於培訓數據集）和“檢查點”（用於存儲模型檢查點）。

>在COLAB中安裝Google Drive：

>

首先使用此命令將Google Drive安裝在Colab筆記本中：>

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

>通過列出數據內容和檢查點目錄來驗證訪問：>

如果需要授權，將出現一個彈出窗口。 確保您授予必要的訪問權限。 如果命令失敗，請重新運行安裝單元格並檢查您的權限。

!ls /content/drive/MyDrive/data
!ls /content/drive/MyDrive/checkpoints

>

>保存和加載檢查點：

> 解決方案的核心在於創建功能以保存和加載模型檢查點。 這些功能將序列您的模型的狀態，優化器，調度程序和其他相關信息。

保存檢查點函數：

>加載檢查點功能：

import torch
import os

def save_checkpoint(epoch, model, optimizer, scheduler, loss, model_name, overwrite=True):
    checkpoint = {
        'epoch': epoch,
        'model_state_dict': model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
        'scheduler_state_dict': scheduler.state_dict(),
        'loss': loss
    }
    direc = get_checkpoint_dir(model_name) #Assumed function to construct directory path
    if overwrite:
        file_path = os.path.join(direc, 'checkpoint.pth')
    else:
        file_path = os.path.join(direc, f'epoch_{epoch}_checkpoint.pth')
    os.makedirs(direc, exist_ok=True) # Create directory if it doesn't exist
    torch.save(checkpoint, file_path)
    print(f"Checkpoint saved at epoch {epoch}")

#Example get_checkpoint_dir function (adapt to your needs)
def get_checkpoint_dir(model_name):
    return os.path.join("/content/drive/MyDrive/checkpoints", model_name)

>集成到您的訓練循環中：

import torch
import os

def load_checkpoint(model_name, model, optimizer, scheduler):
    direc = get_checkpoint_dir(model_name)
    if os.path.exists(direc):
        #Find checkpoint with highest epoch (adapt to your naming convention)
        checkpoints = [f for f in os.listdir(direc) if f.endswith('.pth')]
        if checkpoints:
            latest_checkpoint = max(checkpoints, key=lambda x: int(x.split('_')[-2]) if '_' in x else 0)
            file_path = os.path.join(direc, latest_checkpoint)
            checkpoint = torch.load(file_path, map_location=torch.device('cpu'))
            model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
            optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
            scheduler.load_state_dict(checkpoint['scheduler_state_dict'])
            epoch = checkpoint['epoch']
            loss = checkpoint['loss']
            print(f"Checkpoint loaded from epoch {epoch}")
            return epoch, loss
        else:
            print("No checkpoints found in directory.")
            return 0, None
    else:
        print(f"No checkpoint directory found for {model_name}, starting from epoch 1.")
        return 0, None

> 將這些功能集成到您的培訓循環中。循環在開始培訓之前應檢查現有檢查點。如果找到了檢查站，它將恢復從保存的時期進行的培訓。 >

即使Colab會話終止，這種結構也可以無縫恢復訓練。 請記住要調整

功能和檢查點文件命名約定，以符合您的特定需求。 這個改進的示例更優雅地處理潛在錯誤，並提供了更強大的解決方案。 切記用實際的實現替換佔位符功能（

EPOCHS = 10
for exp in experiments: # Assuming 'experiments' is a list of your experiment configurations
    model, optimizer, scheduler = initialise_model_components(exp) # Your model initialization function
    train_loader, val_loader = generate_data_loaders(exp) # Your data loader function
    start_epoch, prev_loss = load_checkpoint(exp, model, optimizer, scheduler)
    for epoch in range(start_epoch, EPOCHS):
        print(f'Epoch {epoch + 1}/{EPOCHS}')
        # YOUR TRAINING CODE HERE... (training loop)
        save_checkpoint(epoch + 1, model, optimizer, scheduler, train_loss, exp) #Save after each epoch

，

）。

以上是培訓語言模型在Google Colab上的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！