训练相关

[macheng6]

1. 训练的日志文件，比如RougeL的变化等能否用tensorbaord等画图展示？
2. huggingface上的chinese-chatgpt-courpus数据集中训练集有5G，但是我看你训练模型只用了5.4M，这5.4M数据是在5G中筛选出来的吗？

[sunzeyeah]

你好

1. 训练代码 里使用了transformers的Trainer和TrainingArguments类，是支持将train和eval的过程进行记录的，具体为TrainingArguments的report_to这个入参，目前默认设置就是tensorboard。输出地址为output_dir/runs，tensorboard的记录分为train和eval两个阶段。

• train对应metric有3类，如下：

• eval对应的metric有8类，包括：Roug-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-Lsum，如下：

你提到的Rouge类指标是eval阶段计算的，目前默认策略是每个epoch结束后进行eval，对应TrainingArguments的evaluation_strategy="epoch"。如果想提高eval的频次，可修改TrainingArguments的evaluation_strategy="steps"，表示每训练固定步数进行一次eval，同时也需要设置对应的步长，即TrainingArguments的eval_steps。这2个参数为训练代码的入参，可以直接修改，如下：

python src/train_sft.py \
  --evaluation_strategy="steps" \
  --eval_steps 10 \
  ...

2. 这里5.4M指的是数据量，不是文件的大小，实际训练数据文件大小就是5G

[macheng6]

好的，感谢。

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: Zeye Sun ***@***.***> 发送时间: 2023年4月7日 22:49 收件人: sunzeyeah/RLHF ***@***.***> 抄送: macheng6 ***@***.***>, Author ***@***.***> 主题: Re: [sunzeyeah/RLHF] 训练相关 (Issue #3) 你好 训练代码 里使用了transformers的Trainer和TrainingArguments类，是支持将train和eval的过程进行记录的，具体为TrainingArguments的report_to这个入参，目前默认设置就是tensorboard。输出地址为output_dir/runs，tensorboard的记录分为train和eval两个阶段。 train对应metric有3类，如下： eval对应的metric有8类，包括：Roug-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-Lsum，如下： 你提到的Rouge类指标是eval阶段计算的，目前默认策略是每个epoch结束后进行eval，对应TrainingArguments的evaluation_strategy="epoch"。如果想提高eval的频次，可修改TrainingArguments的evaluation_strategy="steps"，表示每训练固定步数进行一次eval，同时也需要设置对应的步长，即TrainingArguments的eval_steps。这2个参数为训练代码的入参，可以直接修改，如下： python src/train_sft.py \ --evaluation_strategy="steps" \ --eval_steps 10 \ ... 这里5.4M指的是数据量，不是文件的大小，实际训练数据文件大小就是5G — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>