DeepScaler 1.5B模型16K上下文训练指南

概述

本文将详细介绍如何使用DeepScaler项目中的训练脚本进行1.5B参数模型的训练，特别针对16K长上下文场景进行了优化配置。这个训练脚本展示了如何在大规模分布式环境中高效训练大型语言模型。

环境准备

在开始训练前，需要确保满足以下环境要求：

1. 硬件要求：

   • 4个计算节点
   • 每个节点配备8块A100-80GB GPU
   • 节点间高速网络连接

2. 软件依赖：

   • Python 3环境
   • vLLM推理引擎（需配置FLASH_ATTN后端）
   • 分布式训练框架支持

3. 关键环境变量：

   export VLLM_ATTENTION_BACKEND=FLASH_ATTN
   

   这个设置确保vLLM使用优化的注意力机制后端，避免CUDA错误。

训练配置详解

基础参数设置

脚本提供了灵活的模型路径配置，默认使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：

MODEL_PATH="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B"

用户可以通过--model参数指定自定义模型路径。

数据处理配置

• 训练数据：$HOME/deepscaler/data/train.parquet
• 验证数据：$HOME/deepscaler/data/aime.parquet
• 批次大小：
  • 训练批次：128
  • 验证批次：512
• 序列长度：
  • 最大提示长度：1024 tokens
  • 最大响应长度：16384 tokens（16K）

模型训练策略

1. 优化算法：使用GRPO（Generalized Reinforcement Policy Optimization）算法
2. 学习率：1e-6的较低学习率，适合微调场景
3. 批次处理：
   • 动态批次大小（use_dynamic_bsz=True）
   • 每个GPU最大token数：32768
4. 并行策略：
   • 序列并行大小：1（不启用）
   • 模型并行大小：1（不启用）

关键训练技巧

1. 梯度检查点：启用梯度检查点技术（enable_gradient_checkpointing=True）以节省显存
2. KL散度控制：
   • 使用KL损失（use_kl_loss=True）
   • KL损失系数：0.001
   • 使用低方差KL损失类型
3. 采样策略：
   • 温度参数：0.6
   • 采样数量：16
4. 显存优化：
   • GPU显存利用率目标：85%
   • 参数和优化器offload策略配置

分布式训练设置

• 节点配置：
  • 节点数：4
  • 每节点GPU数：8
• 训练周期：共30个epoch
• 保存频率：每10个epoch保存一次模型
• 验证频率：每10个epoch验证一次

日志与监控

训练过程支持多种日志方式：

• 控制台输出
• Weights & Biases（WandB）集成
• 实验名称：1.5b-16k-grpo
• 项目名称：deepscaler

训练启动

执行脚本时，所有未明确指定的参数将通过"${@:1}"传递给训练程序，提供额外的灵活性。

最佳实践建议

1. 长序列训练：对于16K长序列训练，建议：

   • 监控显存使用情况
   • 适当调整gpu_memory_utilization参数
   • 关注梯度检查点对训练速度的影响

2. 多节点训练：

   • 确保节点间网络通畅
   • 监控分布式训练效率
   • 考虑使用更高级的并行策略（如张量并行）提升训练速度

3. 模型保存：

   • 定期保存检查点
   • 验证集表现监控
   • 考虑使用模型平均技术提升最终模型质量

通过这份配置，DeepScaler项目为1.5B参数模型在16K长上下文场景下的训练提供了完整的解决方案，平衡了训练效率与模型性能。