[INFO|tokenization_utils_base.py:2500] 2025-03-04 21:54:07,927 >> tokenizer config file saved in saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/tokenizer_config.json [INFO|tokenization_utils_base.py:2509] 2025-03-04 21:54:07,927 >> Special tokens file saved in saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/special_tokens_map.json ***** train metrics ***** epoch = 7.5714 num_input_tokens_seen = 149568 total_flos = 1297916GF train_loss = 2.2018 train_runtime = 0:00:50.19 train_samples_per_second = 11.156 train_steps_per_second = 0.598 Figure saved at: saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/training_loss.png [WARNING|2025-03-04 21:54:08] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_loss to plot. [WARNING|2025-03-04 21:54:08] llamafactory.extras.ploting:162 >> No metric eval_accuracy to plot. [INFO|modelcard.py:449] 2025-03-04 21:54:08,103 >> Dropping the following result as it does not have all the necessary fields: {'task': {'name': 'Causal Language Modeling', 'type': 'text-generation'}} swanlab: Experiment horse-8 has completed swanlab: 🌟 Run `swanlab watch /root/autodl-tmp/ai/LLaMA-Factory/swanlog` to view SwanLab Experiment Dashboard locally

<think>好的，用户现在提供了一个训练日志的片段，并询问为什么修改参数后训练参数没有生效。之前的对话中，我已经给出了一些可能的原因和排查步骤。现在需要根据用户提供的日志进一步分析。 首先，我需要仔细阅读用户提供的日志内容。日志中有保存tokenizer配置和特殊token文件的记录，说明训练过程至少部分正确执行。接着是训练指标，比如epoch、loss、runtime等，这些指标显示训练确实在进行，但用户的问题是关于参数修改未生效。 在用户提供的日志中，有几个关键点需要注意： 1. 训练epoch显示为7.5714，这可能表示训练并没有完成完整的epoch，或者是在中途停止或继续训练。 2. 训练loss为2.2018，可能较高，但不确定是否与参数修改有关。 3. 存在警告信息，指出没有eval_loss和eval_accuracy的数据，这可能是因为没有设置验证集，或者验证步骤未执行。 4. 使用swanlab进行实验记录，实验名称为horse-8，可能用户多次尝试导致版本问题。 接下来，结合之前的回答，用户可能遇到的问题可能包括参数冲突、缓存问题、优先级问题等。需要从日志中寻找线索。 可能的分析步骤： 1. **参数冲突或优先级问题**：用户可能在命令行、环境变量或配置文件中设置了冲突的参数。例如，如果用户修改了学习率，但环境变量中有更高的优先级参数覆盖了它。 2. **未正确保存或加载配置**：日志中显示tokenizer配置已保存，但训练参数可能未被正确写入配置文件。需要检查训练输出目录中的config.json是否包含修改后的参数。 3. **缓存问题**：虽然用户之前可能清理了缓存，但日志中的路径可能仍指向旧的缓存位置。检查模型和数据集缓存路径是否正确。 4. **训练模式影响参数**：例如，如果用户使用LoRA微调，某些参数可能被忽略或覆盖，如全量微调参数可能不适用。 5. **硬件限制导致参数调整**：例如，batch size可能因显存不足被自动调整，但日志中没有明显提示，可能需要查看更详细的日志。 6. **版本或依赖问题**：用户可能使用的llama-factory版本或相关库存在bug，导致参数未正确应用。 此外，用户提到的警告信息（No metric eval_loss to plot）表明可能没有验证集，这会影响部分参数的生效，比如早停策略或学习率调整依赖验证结果。需要确认用户是否设置了验证数据集，并检查相关参数是否正确。 可能的解决建议： - 检查训练命令中的参数是否正确，特别是是否有拼写错误或格式问题。 - 确保在训练命令中明确指定了所有修改的参数，避免依赖默认值或环境变量。 - 查看生成的config.json文件，确认参数是否被正确记录。 - 运行dry_run测试，验证参数解析是否正确。 - 检查是否有警告或提示信息在更早的日志中，可能指出参数被忽略或覆盖。 - 确认是否使用了正确的微调类型（如LoRA），并且相关参数适配该模式。 最后，可能需要用户提供更完整的日志、训练命令和系统环境信息，以便进一步诊断。</think>从您的训练日志分析，参数未生效的可能原因及解决方案如下： $\boxed{1.\ 验证集缺失导致评估异常}$ ```bash # 日志中的关键警告 [WARNING] No metric eval_loss to plot. [WARNING] No metric eval_accuracy to plot. ``` *原因分析*： - 未设置验证集(`--val_size 0`) - 评估间隔参数`--eval_steps`设置过大 - 评估策略`--evaluation_strategy`配置错误 *解决方案*： ```bash # 添加验证集比例参数 --val_size 0.1 # 设置合理评估间隔(每100步评估) --eval_steps 100 ``` $\boxed{2.\ 混合精度训练干扰参数}$ ```python # 日志隐含的fp16训练特征 train_runtime = 0:00:50.19 # 极短训练时间 train_samples_per_second = 11.156 # 高吞吐量 ``` *可能问题*： - `--fp16 True`自动转换参数精度 - `--bf16 True`与硬件不兼容导致回退 *验证方法*： ```bash # 强制禁用混合精度测试 --fp16 False --bf16 False --pure_bf16 False ``` $\boxed{3.\ 增量训练参数覆盖}$ ```markdown 训练目录显示连续训练特征： saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/train_2025-03-04-21-49-43/ ``` *故障定位*： - 使用`--resume_from_checkpoint`时部分参数无法覆盖 - 检查点保存的优化器状态与当前参数冲突 *解决方案*： ```bash # 创建全新输出目录测试 --output_dir new_train_$(date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S) ``` $\boxed{4.\ 分布式训练参数稀释}$ ```bash # 日志中隐含的多卡训练特征(需结合nvidia-smi验证) total_flos = 1297916GF # 算力值异常 train_steps_per_second = 0.598 # 并行效率指标 ``` *典型问题*： - 多GPU时`--per_device_train_batch_size`实际为单卡batch - `--gradient_accumulation_steps`需要同步乘以卡数 *计算公式*： $$ \text{有效batch} = \text{单卡batch} \times \text{卡数} \times \text{梯度累积} $$ $\boxed{5.\ 损失曲线可视化异常}$ ```python # 损失图像保存但显示异常 training_loss.png # 可能显示为直线或非收敛曲线 ``` *排查步骤*： 1. 检查`tensorboard`中的loss曲线是否正常 2. 验证`--plot_loss`参数是否设置为True 3. 确保matplotlib后端配置正确： ```bash export MPLBACKEND=Agg ``` 建议按以下顺序验证： 1. 执行最小化测试（仅保留必需参数） ```bash llamafactory-cli train \ --model_name_or_path DeepSeek-R1-1.5B-Distill \ --output_dir test_run \ --dataset alpaca \ --val_size 0.1 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --num_train_epochs 1 \ --fp16 False ``` 2. 检查生成的`training_args.bin`文件内容： ```python from transformers import TrainingArguments args = TrainingArguments.from_pretrained("saves/.../training_args.bin") print(args) ``` 3. 监控显存实时使用情况： ```bash watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv ``` 如问题仍未解决，请补充提供： - `cat saves/.../config.json` 输出的模型配置 - 完整训练命令（隐藏敏感信息后） - `training_loss.png`图像的可视化结果