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

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

  复制

  下载

  # 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

• 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
  )

• 安全增强措施

  • 数据加密：使用AES-256加密微调数据集

  • 网络隔离：断开外网连接进行air-gapped训练

  • 模型脱敏：model.strip_private_weights()移除敏感信息