从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1（预训练中文模型加载、中文语言模型训练、逐行代码解读）

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从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1
从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2
从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3

0 运行参数

指定运行配置参数后运行：

–epochs 5
–batch_size 8
–device 0
–train_path data/train_novel.pkl
–save_model_path ./model/novel

1 参数设置

def set_args():parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--device', default='0,1', type=str, required=False, help='设置使用哪些显卡')parser.add_argument('--no_cuda', action='store_true', help='不使用GPU进行训练')parser.add_argument('--vocab_path', default='vocab/chinese_vocab.model', type=str, required=False, help='sp模型路径')parser.add_argument('--model_config', default='config/cpm-small.json', type=str, required=False, help='需要从头训练一个模型时，模型参数的配置文件')parser.add_argument('--train_path', default='data/train.pkl', type=str, required=False, help='经过预处理之后的数据存放路径')parser.add_argument('--max_len', default=200, type=int, required=False, help='训练时，输入数据的最大长度')parser.add_argument('--log_path', default='log/train.log', type=str, required=False, help='训练日志存放位置')parser.add_argument('--ignore_index', default=-100, type=int, required=False, help='对于ignore_index的label token不计算梯度')parser.add_argument('--epochs', default=100, type=int, required=False, help='训练的最大轮次')parser.add_argument('--batch_size', default=16, type=int, required=False, help='训练的batch size')parser.add_argument('--gpu0_bsz', default=6, type=int, required=False, help='0号卡的batch size')parser.add_argument('--lr', default=1.5e-4, type=float, required=False, help='学习率')parser.add_argument('--eps', default=1.0e-09, type=float, required=False, help='AdamW优化器的衰减率')parser.add_argument('--log_step', default=10, type=int, required=False, help='多少步汇报一次loss')parser.add_argument('--gradient_accumulation_steps', default=6, type=int, required=False, help='梯度积累的步数')parser.add_argument('--max_grad_norm', default=1.0, type=float, required=False)parser.add_argument('--save_model_path', default='model', type=str, required=False, help='模型输出路径')parser.add_argument('--pretrained_model', default='model/zuowen_epoch40', type=str, required=False, help='预训练的模型的路径')parser.add_argument('--seed', type=int, default=1234, help='设置随机种子')parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0, help="dataloader加载数据时使用的线程数量")parser.add_argument('--warmup_steps', type=int, default=4000, help='warm up步数')args = parser.parse_args()return args

由于这里很多地方，在help中已经解释过意思，我只解释部分内容

‘–device’，如果只有单卡设置成0，多卡设置成0，1…
‘–no_cuda’，不使用GPU进行训练
‘–vocab_path’，中文预训练分词模型路径，这个模型是用来分词的，不是用来
‘–vocab_path’，模型就是用的cpm现成的，完全没有改
‘–max_len’，文本中的一句话，可能是指逗号或者句号隔开是一句话，但是当前的NLP任务中，是换行符后才是一句话，所以可能等到换行符的时候已经有几十行了，这里的max_len就是不管一句话多长，都按照200个词进行分割，就和逗号句号没有关系了，到一句话结束时，如果不到50词就不要了，有50词就加上一句话再补上0
‘–ignore_index’，-100表示在任务中，有一些特殊字符和一些没用的东西是不想要的，要忽略的ID是多少
‘–seed’，设置随机种子，设置随机种子在机器学习和深度学习中是非常重要的，在训练模型时，如果不设置随机种子，每次运行代码得到的模型参数初始化、数据集划分等都可能不同，导致实验结果的差异
‘–gradient_accumulation_steps’，梯度累加步数，正常情况下是一次迭代更新，但是可以攒几次，在pytorch中每次迭代完成后都需要进行一次梯度清零，实际上就相当于间接增加了batch_size，
warmup_steps，刚开始缓慢训练，然后逐步增加训练速度，再然后再平稳训练，最后再进行学习率的衰减。

2 main()函数

def main():args = set_args()os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.deviceargs.cuda = not args.no_cudalogger = set_logger(args.log_path)args.cuda = torch.cuda.is_available() and not args.no_cudadevice = 'cuda:0' if args.cuda else 'cpu'args.device = devicelogger.info('using device:{}'.format(device))set_random_seed(args.seed, args.cuda)tokenizer = CpmTokenizer(vocab_file="vocab/chinese_vocab.model")args.eod_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("<eod>")  # 文档结束符args.pad_id = tokenizer.pad_token_idif not os.path.exists(args.save_model_path):os.mkdir(args.save_model_path)if args.pretrained_model:  # 加载预训练模型model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(args.pretrained_model)else:  # 初始化模型model_config = GPT2Config.from_json_file(args.model_config)model = GPT2LMHeadModel(config=model_config)model = model.to(device)logger.info('model config:\n{}'.format(model.config.to_json_string()))assert model.config.vocab_size == tokenizer.vocab_sizeif args.cuda and torch.cuda.device_count() > 1:model = BalancedDataParallel(args.gpu0_bsz, model, dim=0).cuda()logger.info("use GPU {} to train".format(args.device))num_parameters = 0parameters = model.parameters()for parameter in parameters:num_parameters += parameter.numel()logger.info('number of model parameters: {}'.format(num_parameters))logger.info("args:{}".format(args))# 加载训练集和验证集# ========= Loading Dataset ========= #train_dataset = load_dataset(logger, args)train(model, logger, train_dataset, args)