大语言模型训练的两个阶段

先说结论：第一阶段在云平台训练至收敛第二阶段本地GPU微调

一、阶段划分的核心逻辑

阶段	目标	资源特点	典型耗时占比	成本敏感度
预训练	获取通用表征能力	需要大规模分布式计算	70-90%	高（追求每美元算力）
微调	适配特定任务	需要领域数据安全/低延迟	10-30%	中（需平衡效率与隐私）

二、第一阶段：云平台预训练至收敛

1. 实施步骤

步骤1：配置云训练环境

bash

# 以AWS为例创建EC2实例
aws ec2 run-instances \--image-id ami-0c94855ba95c71c99 \  # Deep Learning AMI--instance-type p4d.24xlarge \      # 8×A100 40GB--volume-size 1000 \                # 1TB存储--security-group-ids sg-xxxxxx

步骤2：启动分布式训练

python

# 使用HuggingFace Trainer配置
training_args = TrainingArguments(output_dir="./gpt2-pretrained",num_train_epochs=100,per_device_train_batch_size=32,gradient_accumulation_steps=8,learning_rate=6e-5,fp16=True,                       # 启用混合精度deepspeed="configs/deepspeed_z3.json",  # ZeRO-3优化logging_dir="./logs",save_strategy="steps",save_steps=10_000
)

步骤3：监控收敛状态
- 指标判断：当验证集loss连续5个epoch下降幅度<0.5%时判定收敛
- 断点续训：将checkpoint定期保存至S3存储桶
python
```
trainer.train(resume_from_checkpoint=True,cloud_checkpointing=s3://my-bucket/checkpoints
)
```

2. 关键技术点

弹性算力管理：使用Kubernetes自动扩展集群规模
成本优化：采用Spot Instance节省60-70%费用
数据流水线：通过AWS Snowball传输PB级原始数据

三、第二阶段：本地GPU微调

1. 环境迁移流程

步骤1：模型下载与验证

bash

# 从S3下载预训练模型
aws s3 cp s3://my-bucket/gpt2-pretrained ./local-model/ --recursive# 验证模型完整性
sha256sum ./local-model/pytorch_model.bin

步骤2：构建本地训练环境

python

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# 微调代码示例（使用QLoRA）
from peft import LoraConfig, get_peft_modellora_config = LoraConfig(r=8,lora_alpha=32,target_modules=["q_proj","v_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

2. 本地微调实施

硬件配置建议

组件推荐配置备注
GPU RTX 4090 (24GB) 支持int4量化
内存 64GB DDR5 处理长序列必备
存储 2TB NVMe SSD 加速数据加载

组件	推荐配置	备注
GPU	RTX 4090 (24GB)	支持int4量化
内存	64GB DDR5	处理长序列必备
存储	2TB NVMe SSD	加速数据加载

微调参数设置

python

training_args = TrainingArguments(output_dir="./gpt2-finetuned",per_device_train_batch_size=4,gradient_accumulation_steps=2,learning_rate=2e-5,        # 比预训练低1-2个量级max_steps=1000,optim="adamw_torch_fused", report_to="none"           # 本地不连接MLflow等
)