使用llama-13b-hf预训练模型，训练过程学习率变成0，想问下原因? about chinese-vicuna HOT 9 CLOSED

@chenzk1993 你这个问题应该和这个issue相同，可以试试直接从huggingface拉去13B的模型，如j将--model_path 设置为decapoda-research/llama-13b-hf

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@chenzk1993 你好，能提更详细的训练信息吗。比如训练脚本，是否有修改参数，所使用的数据之类的。

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感谢回复
参数如下，merge.json是从你提供的3469936万条merge.json随机选了10000条训练的。
parser.add_argument("--data_path", type=str, default="./sample/merge.json")
parser.add_argument("--output_path", type=str, default="lora-Vicuna")
parser.add_argument("--model_path", type=str, default="decapoda-research/llama-13b-hf")
parser.add_argument("--eval_steps", type=int, default=200)
parser.add_argument("--save_steps", type=int, default=200)
parser.add_argument("--test_size", type=int, default=200)

MICRO_BATCH_SIZE = 4 # this could actually be 5 but i like powers of 2
BATCH_SIZE = 128
GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS = BATCH_SIZE // MICRO_BATCH_SIZE
EPOCHS = 2
使用三张显卡

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@chenzk1993 我们的数据大概只有70w条左右，这个300多万应该是指的文件行数，你的10000多条数据格式是正确的吗。

我们finetune.sh提供了大概三个脚本，能提供一下你用了哪个脚本以及你的脚本参数吗（你贴的都是默认参数肯定是没问题的）

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我这边也是10000行，大概3000条数据，这上面的参数就是我设置的参数，没有再从finetune.sh传参。怎么判断数据格式有没有问题?

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其实如果能正确加载应该问题不大，正常的json格式就可以（字典或者list套字典或者每行一个字典），可以参照我们的sample.json

看起来训练到1.33个epoch已经训练了很久了，前面的步骤也正常吗。这个loss 100多可能是从一开始就很大？（7B训练的时候一开始是1左右，13B也差不多）
1、一开始就很大的话可能是模型加载参数没加载好（如果模型参数没加载好可能随机初始化），你可以尝试一下用我们已经训练好的lora加载进去，loss是否正常
2、lr=0一般的问题可能是你当前步骤加载了一个优化器、lr_schedule参数，但这个参数的max_step比你目前的step要小，他就会不能从lr_schedule中加载正确的lr，他就会为0（如果你是从我们已有的一个checkpoint的优化器和lr_schedule加载，但是没有设置resume_from_checkpoint就可能遇到这个问题）
3、依赖、硬件的问题，这个比较难排查。比如加载8bit的时候版本不对，参数弄坏了。或者是硬件把参数计算错了（这个概率比较小）

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感谢回复，因为在训练过程中一直没有输出loss的变化，前面loss是否正常也不清楚，只是训练到后面报warning显示学习率为零才知道的。我会试下你说的方法，另外怎么输出训练过程中的loss？

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@chenzk1993 你可以把程序里面的logging_steps调成1，每个batch(128个数据)都会记录一次变化

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问题已解决，是显卡型号的问题，开始使用的p40，后来换成3090就可以了。

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