培训语言模型在Google Colab上

>微调大语模型（LLMS），例如Bert，Llama，Bart，以及Mistral AI和其他人的>

该解决方案涉及使用Google驱动器存储中间结果和模型检查点。 这可以确保您的工作仍然存在，即使在Colab环境重置之后。 您需要一个具有足够驱动空间的Google帐户。 在驱动器中创建两个文件夹：“数据”（用于培训数据集）和“检查点”（用于存储模型检查点）。

>在COLAB中安装Google Drive：

>

首先使用此命令将Google Drive安装在Colab笔记本中：>

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

>通过列出数据内容和检查点目录来验证访问：>

如果需要授权，将出现一个弹出窗口。 确保您授予必要的访问权限。 如果命令失败，请重新运行安装单元格并检查您的权限。

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

>

>保存和加载检查点：

> 解决方案的核心在于创建功能以保存和加载模型检查点。 这些功能将序列您的模型的状态，优化器，调度程序和其他相关信息。

保存检查点函数：

>加载检查点功能：

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)

>集成到您的训练循环中：

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

> 将这些功能集成到您的培训循环中。循环在开始培训之前应检查现有检查点。如果找到了检查站，它将恢复从保存的时期进行的培训。>

即使Colab会话终止，这种结构也可以无缝恢复训练。 请记住要调整

功能和检查点文件命名约定，以符合您的特定需求。 这个改进的示例更优雅地处理潜在错误，并提供了更强大的解决方案。 切记用实际的实现替换占位符功能（

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

，

）。

以上是培训语言模型在Google Colab上的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！