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# 训练指南
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## Jupyter Lab 训练示例
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以下是在 Jupyter Lab 环境中使用 `trainer.Trainer` 类训练输入法模型的完整示例：
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```python
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# %% [markdown]
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# # 输入法模型训练示例
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# 本笔记本展示如何使用 trainer.Trainer 类训练输入法模型
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# %% [code]
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# 1. 导入必要的库
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import sys
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import os
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from pathlib import Path
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from datetime import datetime
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import torch
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from torch.utils.data import DataLoader
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# 添加项目路径（适应不同的Jupyter Lab运行位置）
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project_root = Path.cwd()
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# 检查当前目录是否包含src目录，如果不包含则使用父目录
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if not (project_root / "src").exists():
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project_root = project_root.parent
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sys.path.insert(0, str(project_root)) # 优先搜索项目目录
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# 导入项目模块
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from src.model.model import InputMethodEngine
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from src.model.dataset import PinyinInputDataset
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from src.model.trainer import Trainer, worker_init_fn, collate_fn
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# %% [code]
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# 2. 配置训练参数
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config = {
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# 数据参数
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"train_data_path": "/path/to/your/train/dataset", # 替换为训练数据集路径
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"eval_data_path": "/path/to/your/eval/dataset", # 替换为评估数据集路径
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"output_dir": "./training_output",
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# 模型参数
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"vocab_size": 10019,
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"pinyin_vocab_size": 30,
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"dim": 512,
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"num_slots": 8,
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"n_layers": 4,
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"n_heads": 4,
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"num_experts": 20,
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"max_seq_len": 128,
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# 训练参数
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"batch_size": 64, # 根据GPU内存调整
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"num_epochs": 10,
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"learning_rate": 3e-4,
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"min_learning_rate": 1e-9,
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"weight_decay": 0.1,
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"warmup_ratio": 0.1,
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||
"label_smoothing": 0.15,
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"grad_accum_steps": 2, # 梯度累积，模拟更大batch size
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"clip_grad_norm": 1.0,
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"eval_frequency": 500, # 每500步评估一次
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"save_frequency": 2000, # 每2000步保存检查点
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# 高级选项
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"mixed_precision": True,
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"use_tensorboard": True,
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"seed": 42,
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"max_iter_length": 1024 * 1024 * 128, # 最大迭代长度
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}
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# %% [code]
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# 3. 设置随机种子和设备
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torch.manual_seed(config["seed"])
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if torch.cuda.is_available():
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torch.cuda.manual_seed_all(config["seed"])
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device = torch.device("cuda")
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print(f"✅ 使用 GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
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else:
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device = torch.device("cpu")
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print("⚠️ 使用 CPU 进行训练（建议使用 GPU 以获得更好性能）")
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# %% [code]
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# 4. 创建数据集和数据加载器
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print("📊 创建数据集和数据加载器...")
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# 训练数据集
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train_dataset = PinyinInputDataset(
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data_path=config["train_data_path"],
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max_workers=-1, # 自动选择worker数量
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max_iter_length=config["max_iter_length"],
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max_seq_length=config["max_seq_len"],
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text_field="text",
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||
py_style_weight=(9, 2, 1),
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||
shuffle_buffer_size=5000,
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||
length_weights={1: 10, 2: 50, 3: 50, 4: 40, 5: 15, 6: 10, 7: 5, 8: 2},
|
||
)
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# 训练数据加载器
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train_dataloader = DataLoader(
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train_dataset,
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batch_size=config["batch_size"],
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num_workers=min(max(1, (os.cpu_count() or 1) - 1), 8), # 合理数量的worker
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||
pin_memory=torch.cuda.is_available(),
|
||
worker_init_fn=worker_init_fn,
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||
collate_fn=collate_fn,
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||
prefetch_factor=32,
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persistent_workers=True,
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||
)
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# 评估数据集
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eval_dataset = PinyinInputDataset(
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data_path=config["eval_data_path"],
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||
max_workers=-1,
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max_iter_length=1024, # 评估集较小
|
||
max_seq_length=config["max_seq_len"],
|
||
text_field="text",
|
||
py_style_weight=(9, 2, 1),
|
||
shuffle_buffer_size=1000,
|
||
length_weights={1: 10, 2: 50, 3: 50, 4: 40, 5: 15, 6: 10, 7: 5, 8: 2},
|
||
)
|
||
|
||
eval_dataloader = DataLoader(
|
||
eval_dataset,
|
||
batch_size=config["batch_size"],
|
||
num_workers=1,
|
||
pin_memory=torch.cuda.is_available(),
|
||
worker_init_fn=worker_init_fn,
|
||
collate_fn=collate_fn,
|
||
prefetch_factor=32,
|
||
persistent_workers=True,
|
||
)
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print(f"✅ 数据加载器创建完成")
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print(f" 训练批次大小: {config['batch_size']}")
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print(f" 预估训练步数: {config['max_iter_length'] // config['batch_size']}")
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# %% [code]
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# 5. 创建模型
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print("🧠 创建输入法模型...")
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model = InputMethodEngine(
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vocab_size=config["vocab_size"],
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||
pinyin_vocab_size=config["pinyin_vocab_size"],
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||
dim=config["dim"],
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||
num_slots=config["num_slots"],
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||
n_layers=config["n_layers"],
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||
n_heads=config["n_heads"],
|
||
num_experts=config["num_experts"],
|
||
max_seq_len=config["max_seq_len"],
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||
)
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# 将模型移动到设备
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model.to(device)
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# 计算参数量
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total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
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trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
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print(f"✅ 模型创建完成")
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print(f" 总参数量: {total_params:,}")
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print(f" 可训练参数量: {trainable_params:,}")
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print(f" 模型架构: {config['n_layers']}层Transformer, {config['dim']}维度, {config['num_experts']}个MoE专家")
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# %% [code]
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# 6. 创建训练器
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print("⚙️ 创建训练器...")
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# 计算总训练步数
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total_steps = int(config["max_iter_length"] / config["batch_size"])
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trainer = Trainer(
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model=model,
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train_dataloader=train_dataloader,
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||
eval_dataloader=eval_dataloader,
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||
total_steps=total_steps,
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||
output_dir=config["output_dir"],
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||
num_epochs=config["num_epochs"],
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||
learning_rate=config["learning_rate"],
|
||
min_learning_rate=config["min_learning_rate"],
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||
weight_decay=config["weight_decay"],
|
||
warmup_ratio=config["warmup_ratio"],
|
||
label_smoothing=config["label_smoothing"],
|
||
grad_accum_steps=config["grad_accum_steps"],
|
||
clip_grad_norm=config["clip_grad_norm"],
|
||
eval_frequency=config["eval_frequency"],
|
||
save_frequency=config["save_frequency"],
|
||
mixed_precision=config["mixed_precision"],
|
||
use_tensorboard=config["use_tensorboard"],
|
||
)
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||
|
||
print(f"✅ 训练器创建完成")
|
||
print(f" 总训练步数: {total_steps:,}")
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||
print(f" 学习率: {config['learning_rate']:.2e} -> {config['min_learning_rate']:.2e}")
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||
print(f" 输出目录: {config['output_dir']}")
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# %% [code]
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# 7. 开始训练
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print("🚀 开始训练...")
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print(f"开始时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
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try:
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# 开始训练（可以从检查点恢复训练）
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trainer.train(resume_from=None) # 设置检查点路径以恢复训练
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print("✅ 训练完成!")
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||
print(f"结束时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
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||
print(f"模型和日志保存在: {config['output_dir']}")
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except KeyboardInterrupt:
|
||
print("⏹️ 训练被用户中断")
|
||
print("💾 保存当前检查点...")
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trainer.save_checkpoint("interrupted")
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||
print(f"检查点已保存到: {config['output_dir']}/checkpoint_interrupted.pt")
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||
except Exception as e:
|
||
print(f"❌ 训练过程中出现错误: {e}")
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||
import traceback
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||
traceback.print_exc()
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||
# %% [code]
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||
# 8. 监控训练进度（如果使用TensorBoard）
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if config["use_tensorboard"]:
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print("📈 TensorBoard日志已记录在:")
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print(f" {config['output_dir']}/tensorboard")
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print("\n启动TensorBoard查看训练进度:")
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print(" tensorboard --logdir ./training_output/tensorboard")
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print("然后在浏览器中打开: http://localhost:6006")
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# %% [code]
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# 9. 加载训练好的模型进行推理（示例）
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def load_trained_model(checkpoint_path):
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"""加载训练好的模型进行检查点"""
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print(f"📥 加载检查点: {checkpoint_path}")
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# 创建与训练时相同配置的模型
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loaded_model = InputMethodEngine(
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||
vocab_size=config["vocab_size"],
|
||
pinyin_vocab_size=config["pinyin_vocab_size"],
|
||
dim=config["dim"],
|
||
num_slots=config["num_slots"],
|
||
n_layers=config["n_layers"],
|
||
n_heads=config["n_heads"],
|
||
num_experts=config["num_experts"],
|
||
max_seq_len=config["max_seq_len"],
|
||
)
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||
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||
# 加载检查点
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checkpoint = torch.load(checkpoint_path, map_location=device)
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loaded_model.load_state_dict(checkpoint["model_state_dict"])
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||
loaded_model.to(device)
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||
loaded_model.eval()
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||
|
||
print(f"✅ 模型加载完成，训练步数: {checkpoint.get('global_step', 'N/A')}")
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||
print(f" 训练损失: {checkpoint.get('train_loss', 'N/A'):.4f}")
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||
return loaded_model
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# 使用示例（取消注释以使用）
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# trained_model = load_trained_model("./training_output/checkpoint_final.pt")
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```
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### 关键说明
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1. **环境要求**：
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- Python 3.12+
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- PyTorch 2.10+
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- 建议使用GPU进行训练
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- 安装项目依赖：`pip install -e .`
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2. **数据集格式**：
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- 使用Hugging Face `datasets`格式
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- 必须包含`text`字段
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- 支持流式读取（streaming=True）
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3. **训练监控**：
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- 控制台输出训练进度和指标
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- TensorBoard记录损失、准确率、学习率等
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- 定期保存模型检查点
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4. **可调整参数**：
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- `batch_size`: 根据GPU内存调整
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- `learning_rate`: 建议在1e-4到5e-4之间
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- `grad_accum_steps`: 模拟更大batch size
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||
- `num_epochs`: 根据数据集大小调整
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|
||
5. **故障排除**：
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||
- GPU内存不足：减小`batch_size`或增加`grad_accum_steps`
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- 训练不稳定：降低`learning_rate`或增加`warmup_ratio`
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||
- 过拟合：增加`label_smoothing`或使用更大数据集
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## 使用指南
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本项目的训练功能通过命令行工具 `train-model` 提供，支持训练、评估和导出模型。
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### 安装与准备
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#### 使用 uv（推荐）
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本项目使用 [`uv`](https://github.com/astral-sh/uv) 作为Python包管理器，它比传统的 pip 更快且更可靠。
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1. **安装 uv**（如果尚未安装）：
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```bash
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# Linux/macOS
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curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
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# 或使用 pipx
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pipx install uv
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# Windows (PowerShell)
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powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
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```
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2. **安装项目依赖**：
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```bash
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uv pip install -e .
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||
```
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#### 使用传统 pip
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如果不使用 uv，也可以用标准的 pip 安装：
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```bash
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# 创建并激活虚拟环境（推荐）
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python -m venv .venv
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source .venv/bin/activate # Linux/macOS
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# .venv\Scripts\activate # Windows
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||
# 安装依赖
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pip install -e .
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```
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#### 验证安装
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安装完成后，可通过以下命令验证：
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```bash
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train-model --help
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```
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### 数据格式
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训练数据应为Hugging Face数据集格式，支持本地文件或远程数据集仓库。数据集需包含 `text` 字段，并支持流式读取（streaming=True）。
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#### 本地数据集示例
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```python
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# dataset.py
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from datasets import Dataset
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data = {
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"text": ["这是第一个样本文本。", "这是第二个样本，用于训练输入法模型。"]
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||
}
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dataset = Dataset.from_dict(data)
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||
dataset.save_to_disk("./local_dataset")
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```
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#### 远程数据集示例
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支持Hugging Face Hub或ModelScope上的数据集：
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- `huggingface.co/datasets/username/dataset_name`
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- `modelscope.cn/datasets/username/dataset_name`
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#### 数据格式要求
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- **必需字段**: `text`（字符串类型，包含中文文本）
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- **流式读取**: 数据集必须支持 `streaming=True` 参数
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- **数据量**: 建议至少数百万条文本以获得良好效果
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#### 数据预处理
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数据集会自动进行以下处理：
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1. 文本分词和编码
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2. 拼音转换和编码
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3. 上下文窗口滑动生成训练样本
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4. 频率调整（削峰填谷）以平衡高频/低频字词
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### 基本训练命令
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使用 `train-model train` 命令开始训练：
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```bash
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train-model train \
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||
--train-data-path "path/to/train/dataset" \
|
||
--eval-data-path "path/to/eval/dataset" \
|
||
--output-dir "./output" \
|
||
--batch-size 128 \
|
||
--num-epochs 10 \
|
||
--learning-rate 1e-5
|
||
```
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||
#### 检查点恢复训练
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||
要从检查点恢复训练（保持原有的训练状态）：
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```bash
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||
train-model train \
|
||
--train-data-path "path/to/train/dataset" \
|
||
--eval-data-path "path/to/eval/dataset" \
|
||
--resume-from "./output/checkpoints/latest_checkpoint.pt"
|
||
```
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||
|
||
#### 重置训练状态
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||
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||
如果只想加载模型权重，从头开始训练（学习率、epoch等都重新开始）：
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||
```bash
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||
train-model train \
|
||
--train-data-path "path/to/train/dataset" \
|
||
--eval-data-path "path/to/eval/dataset" \
|
||
--resume-from "./output/checkpoints/best_model.pt" \
|
||
--reset-training-state
|
||
```
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||
|
||
这个功能在以下场景非常有用：
|
||
- 想要用预训练权重初始化模型，但用新的训练计划重新训练
|
||
- 需要调整学习率策略或训练时长
|
||
- 在现有模型基础上进行迁移学习
|
||
|
||
#### 学习率建议
|
||
根据模型架构和超参数配置（4层Transformer，512维度），推荐使用以下学习率范围：
|
||
- **标准范围**: 1e-4 ~ 5e-4
|
||
- **配合Warmup策略**：在训练初期逐步提高学习率
|
||
- **余弦退火**：使用最小学习率 1e-9 进行细调
|
||
|
||
### 参数详解
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||
#### 数据参数
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- `--train-data-path`, `-t`: 训练数据集路径（必需）
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||
- `--eval-data-path`, ` -e`: 评估数据集路径（必需）
|
||
- `--output-dir`, `-o`: 输出目录（默认：`./output`）
|
||
- `--max_iter_length`: 最大迭代长度，控制每次训练迭代处理的数据量（默认：134217728）
|
||
|
||
#### 模型参数
|
||
- `--vocab-size`: 词汇表大小（默认：10019）
|
||
- `--pinyin-vocab-size`: 拼音词汇表大小（默认：30）
|
||
- `--dim`: 模型维度（默认：512）
|
||
- `--num-slots`: 历史槽位数量（默认：8）
|
||
- `--n-layers`: Transformer层数（默认：4）
|
||
- `--n-heads`: 注意力头数（默认：4）
|
||
- `--num-experts`: MoE专家数量（默认：20）
|
||
- `--max-seq-len`: 最大序列长度（默认：128）
|
||
- `--use-pinyin`: 是否使用拼音特征（默认：False）
|
||
|
||
#### 训练参数
|
||
- `--batch-size`, `-b`: 批次大小（默认：128）
|
||
- `--num-epochs`: 训练轮数（默认：10）
|
||
- `--learning-rate`, `-lr`: 学习率（默认：1e-5）
|
||
- `--min-learning-rate`: 最小学习率（默认：1e-9）
|
||
- `--weight-decay`: 权重衰减（默认：0.1）
|
||
- `--warmup-ratio`: 热身步数比例（默认：0.1）
|
||
- `--label-smoothing`: 标签平滑参数（默认：0.15）
|
||
- `--grad-accum-steps`: 梯度累积步数（默认：1）
|
||
- `--clip-grad-norm`: 梯度裁剪范数（默认：1.0）
|
||
- `--eval-frequency`: 评估频率（默认：500步）
|
||
- `--save-frequency`: 保存频率（默认：10000步）
|
||
|
||
#### 高级选项
|
||
- `--mixed-precision/--no-mixed-precision`: 是否使用混合精度训练（默认：启用）
|
||
- `--tensorboard/--no-tensorboard`: 是否使用TensorBoard（默认：启用）
|
||
- `--resume-from`: 从检查点恢复训练（可选）
|
||
- `--reset-training-state`: 重置训练状态，只加载模型权重从头开始训练（默认：False）
|
||
- `--seed`: 随机种子（默认：42）
|
||
|
||
### 监控训练进度
|
||
|
||
训练过程中会显示：
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||
- 当前训练步数/总步数
|
||
- 损失值和准确率
|
||
- 学习率变化
|
||
- 内存使用情况
|
||
|
||
启用TensorBoard后，可使用以下命令查看可视化结果：
|
||
|
||
```bash
|
||
tensorboard --logdir ./output/tensorboard
|
||
```
|
||
|
||
### 评估模型（开发中）
|
||
|
||
当前评估功能尚在开发中：
|
||
|
||
```bash
|
||
train-model evaluate \
|
||
--checkpoint "./output/checkpoint_final.pt" \
|
||
--data-path "path/to/eval/dataset" \
|
||
--batch-size 32
|
||
```
|
||
|
||
命令将显示"评估功能待实现"的提示信息。该功能计划用于：
|
||
- 加载训练好的模型检查点
|
||
- 在评估数据集上计算准确率、困惑度等指标
|
||
- 生成详细的性能报告
|
||
|
||
### 模型扩容两阶段训练
|
||
|
||
当需要增加模型容量（如增加专家数量、修改层结构等）时，可以使用 `expand-and-train` 命令进行两阶段训练：先冻结匹配层训练新增参数，然后全量微调。
|
||
|
||
#### 训练策略
|
||
|
||
1. **冻结阶段**：只训练形状不匹配的新增参数（如新增的专家、扩容的层等）
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2. **全量微调阶段**：当验证损失连续 `--frozen-patience` 次不下降时，自动解冻所有层进行全量训练
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#### 基础用法
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```bash
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train-model expand-and-train \
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--train-data-path "path/to/train/dataset" \
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--eval-data-path "path/to/eval/dataset" \
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--base-model-path "./pretrained/model.pt" \
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--new-model-spec "model:InputMethodEngine" \
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--num-experts 40 \
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--frozen-lr 2e-3 \
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--full-lr 5e-5 \
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--frozen-patience 8
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```
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#### 完整参数示例
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```bash
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train-model expand-and-train \
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--train-data-path "path/to/train/dataset" \
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--eval-data-path "path/to/eval/dataset" \
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--output-dir "./expansion_output" \
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--base-model-path "./pretrained/model.pt" \
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--new-model-spec "custom_model:ExpandedModel" \
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--vocab-size 10019 \
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--dim 512 \
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--num-experts 40 \
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--frozen-patience 10 \
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--frozen-lr 1e-3 \
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--full-lr 1e-4 \
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--frozen-scheduler cosine \
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--full-scheduler cosine \
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--batch-size 128 \
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--num-epochs 20 \
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--compile
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```
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#### 参数详解
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**模型扩容参数**
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- `--base-model-path`: 预训练基础模型检查点路径（必需）
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- `--new-model-spec`: 新模型规格，格式：`模块名:类名`，如 `model:InputMethodEngine`（必需）
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- 支持任意路径的模块导入，模块文件需包含自定义的模型类
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- 自定义模型类必须是 `InputMethodEngine` 的子类
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- 示例：`my_model:MyExpandedModel` 对应 `my_model.py` 中的 `MyExpandedModel` 类
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**两阶段训练参数**
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- `--frozen-patience`: 冻结阶段验证损失连续不下降的评估次数，触发切换到全量微调（默认：10）
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- `--frozen-lr`: 冻结阶段学习率（默认：1e-3）
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- `--full-lr`: 全量微调阶段学习率（默认：1e-4）
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- `--frozen-scheduler`: 冻结阶段学习率调度器，可选 `cosine` 或 `plateau`（默认：`cosine`）
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- `--full-scheduler`: 全量微调阶段学习率调度器，可选 `cosine` 或 `plateau`（默认：`cosine`）
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**其他参数**
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- 支持所有 `train` 子命令的通用参数（数据参数、模型参数、训练参数等）
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- 继承现有的训练基础设施：混合精度训练、TensorBoard日志、checkpoint保存等
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#### 使用场景
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1. **增加专家数量**（20→40）
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- 冻结效果：~70% 参数可冻结（已有专家权重、注意力层等）
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- 新增参数：新专家网络、gate层
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2. **增加top_k值**（2→3）
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- 冻结效果：100% 参数可冻结（仅逻辑变化）
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- 新增参数：无
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3. **修改专家内部结构**（如增加resblocks）
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- 冻结效果：~50% 参数可冻结（linear_in/output可冻结）
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- 新增参数：新增的resblocks层
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4. **增加Transformer层数**（4→5）
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- 冻结效果：~80% 参数可冻结（前4层可冻结）
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- 新增参数：新增的第5层
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#### 自定义模型类示例
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```python
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# my_model.py
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from model.model import InputMethodEngine
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class MyExpandedModel(InputMethodEngine):
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def __init__(self, num_experts=40, **kwargs):
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# 调用父类构造函数，覆盖num_experts参数
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super().__init__(num_experts=num_experts, **kwargs)
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# 可以在这里添加额外的层或修改现有层
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# 使用命令
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# train-model expand-and-train --new-model-spec "my_model:MyExpandedModel" ...
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```
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#### 注意事项
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1. **模型类要求**：自定义模型类必须是 `InputMethodEngine` 的子类
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2. **冻结条件**：只有权重形状完全匹配的层才会被冻结
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3. **性能保持**：MoE层保持"计算所有专家+Top-K选择"方案，确保 `torch.compile` 下的最佳性能
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4. **阶段切换**：基于评估频率而非epoch，建议适当调高 `--eval-frequency`
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5. **模块导入**：支持任意路径的模块，通过Python标准导入机制加载
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### 导出模型（开发中）
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当前导出功能尚在开发中：
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```bash
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train-model export \
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--checkpoint "./output/checkpoint_final.pt" \
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--output "./exported_model.onnx"
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```
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命令将显示"导出功能待实现"的提示信息。该功能计划用于：
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- 将PyTorch模型转换为ONNX格式
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- 支持在不同推理引擎上部署
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- 提供优化后的推理模型 |