ms-swift预训练实战：中文C4数据集全流程演示

1. 引言

1.1 预训练任务的工程挑战

在大模型时代，预训练（Pre-training）是构建高性能语言模型的基础环节。尽管Hugging Face、ModelScope等平台提供了大量开源模型权重，但在特定领域或语言上进行二次预训练仍具有重要意义。尤其是对于中文场景，通用语料往往不足以覆盖专业术语、地域表达和文化语境。

然而，实际开展预训练任务面临诸多挑战： -数据处理复杂：原始文本需清洗、分词、编码，并适配模型输入格式 -资源消耗巨大：全参数训练7B级别模型通常需要多张A100显卡支持 -流程链条长：从数据准备到训练、评估再到部署，涉及多个技术模块协同 -配置门槛高：分布式训练策略、混合精度设置、梯度累积等参数调优难度大

ms-swift作为魔搭社区推出的轻量级微调与训练框架，为解决上述问题提供了端到端支持。其核心优势在于： - 内置高效的数据加载器与预处理器，支持流式读取超大规模数据集 - 提供LoRA/QLoRA等轻量化训练方式，显著降低显存需求 - 支持DeepSpeed ZeRO系列优化器及FSDP等分布式训练技术 - 命令行接口简洁统一，可快速启动不同训练任务

本文将以swift/chinese-c4数据集为例，完整演示如何使用ms-swift框架完成一次中文大模型的预训练任务，涵盖环境准备、数据解析、训练执行、性能监控与结果验证全过程。

2. 环境与依赖准备

2.1 硬件与运行环境要求

根据ms-swift官方文档建议，预训练任务推荐使用以下硬件配置：

本实验以Qwen2.5-7B为基础模型，在单节点8×A100（80GB）环境下进行演示。

2.2 安装ms-swift框架

# 创建独立conda环境 conda create -n swift python=3.10 conda activate swift # 安装PyTorch（以CUDA 11.8为例） pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 安装ms-swift主包 pip install "ms-swift[all]" # 验证安装成功 swift --help

注意：若需使用vLLM加速推理，请额外安装pip install vllm；若启用AWQ/GPTQ量化功能，则需安装对应后端库。

3. 数据集准备与分析

3.1 中文C4数据集简介

swift/chinese-c4是基于Common Crawl语料构建的高质量中文文本数据集，经过严格过滤去除了广告、乱码和低信息密度内容。该数据集特点如下：

• 总样本数：约2亿条
• 平均序列长度：800 tokens
• 覆盖领域：新闻、百科、论坛、博客、科技文档等
• 存储格式：JSONL（每行一个{"text": "..."}对象）
• 下载方式：通过ModelScope自动拉取，无需手动下载

可通过以下命令查看数据集基本信息：

swift dataset-info --dataset swift/chinese-c4

输出示例：

Dataset: swift/chinese-c4 Size: 180GB (streaming mode recommended) Features: ['text'] Splits: train Shards: 1000+ Language: zh

3.2 数据采样与质量检查

为避免训练初期因数据异常导致崩溃，建议先进行小批量采样验证：

from datasets import load_dataset # 加载前100条数据 ds = load_dataset("AI-ModelScope/chinese-c4", split="train[:100]") for i, item in enumerate(ds): text = item["text"].strip() if len(text) < 10: print(f"[Warning] Short text detected at index {i}: {repr(text)}") elif "\uFFFD" in text: # 替换字符 print(f"[Error] Invalid encoding found: {text}")

常见问题包括： - 含有大量\n\n\n或点击这里访问类模板文本 - 包含非UTF-8编码符号（如） - 过短句子占比过高（<20字）

若发现问题，可在训练时添加--max_length_filter 50参数自动过滤过短样本。

4. 预训练任务配置详解

4.1 核心训练命令结构

ms-swift使用swift pt子命令启动预训练任务，基本语法如下：

swift pt \ --model <model_id_or_path> \ --dataset <dataset_id_or_path> \ --train_type <full|lora|qlora> \ --output_dir <output_directory> \ [additional_args...]

其中关键参数说明如下：

4.2 完整训练脚本示例

#!/bin/bash export NCCL_P2P_DISABLE=1 # 防止40系显卡NCCL错误 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 NPROC_PER_NODE=8 # 使用DeepSpeed Zero-2进行分布式训练 deepspeed --num_gpus $NPROC_PER_NODE \ swift pt \ --model Qwen/Qwen2.5-7B \ --dataset 'swift/chinese-c4#100000' \ --streaming true \ --train_type lora \ --deepspeed zero2 \ --output_dir output/pretrain-qwen2.5-7b-lora \ --max_steps 5000 \ --save_steps 1000 \ --eval_steps 1000 \ --logging_steps 10 \ --per_device_train_batch_size 1 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --learning_rate 2e-4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --warmup_ratio 0.05 \ --weight_decay 0.01 \ --max_length 2048 \ --torch_dtype bfloat16 \ --fp16 false \ --bf16 true \ --dataloader_num_workers 4 \ --save_total_limit 3 \ --lora_rank 64 \ --lora_alpha 128 \ --target_modules all-linear \ --use_flash_attention true \ --gradient_checkpointing true

4.3 关键参数解析

（1）LoRA配置

--train_type lora --lora_rank 64 --lora_alpha 128 --target_modules all-linear

• 使用LoRA进行低秩适配，仅训练新增参数
• rank=64提供足够表达能力同时控制显存增长
• target_modules=all-linear表示对所有线性层注入LoRA

（2）混合精度与显存优化

--torch_dtype bfloat16 --bf16 true --use_flash_attention true --gradient_checkpointing true

• 启用bfloat16提升训练稳定性
• Flash Attention减少KV Cache内存占用
• 梯度检查点技术牺牲时间换空间

（3）学习率调度

--learning_rate 2e-4 --lr_scheduler_type cosine --warmup_ratio 0.05

• 初始学习率设为2×10⁻⁴，适合预训练阶段
• Cosine衰减平滑下降，避免后期震荡
• 前5%步数线性预热防止初期发散

5. 训练过程监控与调试

5.1 日志输出解读

训练过程中，ms-swift会输出类似以下日志：

Step: 100, Epoch: 0.02, Loss: 3.2145, Learning Rate: 1.98e-4, Grad Norm: 0.87 Step: 200, Epoch: 0.04, Loss: 2.9876, Learning Rate: 1.92e-4, Grad Norm: 0.91 ... Save checkpoint at step 1000 to output/pretrain-qwen2.5-7b-lora/checkpoint-1000

重点关注指标： -Loss趋势：应呈稳定下降趋势，若波动剧烈需检查数据质量或学习率 -Grad Norm：理想范围0.5~2.0，过大可能梯度爆炸，过小则更新缓慢 -Learning Rate：按计划衰减，预热结束后进入主下降阶段

5.2 TensorBoard可视化

ms-swift默认将日志写入runs/目录，可通过TensorBoard实时监控：

tensorboard --logdir runs --port 6006

可观测曲线包括： -train/loss: 训练损失变化 -train/learning_rate: 学习率调度轨迹 -train/grad_norm: 梯度范数动态 -train/samples_per_second: 吞吐量（越高越好）

5.3 常见问题排查

6. 模型验证与推理测试

6.1 检查点合并与导出

训练完成后，可将LoRA权重合并至基础模型：

swift export \ --adapters output/pretrain-qwen2.5-7b-lora/checkpoint-5000 \ --merge_lora true \ --output_dir merged-model

生成的merged-model目录包含标准Hugging Face格式文件，可用于后续微调或部署。

6.2 交互式推理验证

使用swift infer进行本地测试：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \ --model merged-model \ --stream true \ --infer_backend pt \ --max_new_tokens 512

输入提示词如：“请用中文写一首关于春天的诗”，预期输出应体现良好语言生成能力：

春风拂面柳轻摇，
桃李争妍映碧霄。
细雨润泥滋万物，
燕语莺啼乐无边。

若出现重复、逻辑混乱或语法错误，说明预训练尚未充分收敛，可考虑延长训练步数。

6.3 自动化评测

使用内置评测工具评估语言建模能力：

swift eval \ --model merged-model \ --eval_dataset ceval \ --infer_backend lmdeploy \ --eval_backend OpenCompass \ --limit 1000

关注acc_norm指标，中文预训练良好的模型在CEVAL基准上应达到60%以上准确率。

7. 最佳实践与优化建议

7.1 数据层面优化

• 分阶段训练：先用10%数据做warm-up实验，确认流程无误后再扩展
• 动态采样：对高频词汇适当降权，提升稀有知识覆盖率
• 去重处理：使用MinHash等算法去除近似重复文本

7.2 训练策略改进

• 渐进式扩展：从小模型（如Qwen2.5-0.5B）开始验证pipeline
• 课程学习：先训练短文本（512），再逐步增加到2048
• 混合目标：结合MLM与NSP任务提升语义理解能力

7.3 资源效率提升

8. 总结

本文系统演示了基于ms-swift框架完成中文C4数据集预训练的全流程，重点包括：

1. 环境搭建：正确安装ms-swift及其依赖组件
2. 数据准备：利用内置chinese-c4数据集实现一键加载
3. 训练配置：合理设置LoRA、DeepSpeed与学习率参数
4. 过程监控：通过日志与TensorBoard跟踪训练状态
5. 结果验证：完成权重合并与生成能力测试

ms-swift凭借其高度集成化的设计，极大简化了大模型预训练的技术门槛。无论是研究探索还是工业落地，均可借助该框架快速实现定制化语言模型训练。

未来可进一步拓展方向包括： - 结合多模态数据进行图文联合预训练 - 使用GRPO族算法引入强化学习信号 - 在国产算力平台（如昇腾）上部署训练任务

通过持续迭代优化，ms-swift正在成为大模型训练领域的重要基础设施之一。

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