Shortcuts

FullModelHFCheckpointer

class torchtune.training.FullModelHFCheckpointer(checkpoint_dir: str, checkpoint_files: Union[List[str], Dict[str, str]], model_type: str, output_dir: str, adapter_checkpoint: Optional[str] = None, recipe_checkpoint: Optional[str] = None, resume_from_checkpoint: bool = False, safe_serialization: bool = True)[source]

读取和写入HF格式检查点的检查点器。对于LoRA模型,这包括以可以通过例如from_pretrained加载到PEFT的格式保存检查点。示例包括来自meta-llama仓库的Llama-2-7b-hf模型(https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf)。

注意

HF检查点名称通常按ID排序(例如:0001_of_0003, 0002_of_0003等)。为了确保我们按正确的顺序读取文件,我们在读取之前对检查点文件名进行排序。

注意

将检查点转换为HF格式或从HF格式转换需要访问模型参数,这些参数直接从config.json文件中读取。这有助于确保我们正确加载权重,或在HF检查点文件与torchtune的模型实现之间存在差异时出错。

Parameters:
  • checkpoint_dir (str) – 包含检查点文件的目录

  • checkpoint_files (Union[List[str], Dict[str, str]]) – 要加载的检查点文件列表或包含键 ["filename_format", "max_filename"] 的字典。由于检查点器会按文件ID排序,因此此列表中的顺序无关紧要。

  • model_type (str) – 正在加载检查点的模型的模型类型,例如 LLAMA3。

  • output_dir (str) – 保存检查点文件的目录

  • adapter_checkpoint (Optional[str]) – 适配器权重的路径。如果为None, 并且resume_from_checkpoint=True,则在output_dir/epoch_{largest_epoch}中查找adapter_model.pt。 默认值为None。

  • recipe_checkpoint (可选[str]) – 配方状态检查点文件的路径。如果为 None, 并且 resume_from_checkpoint=True,则在 output_dir/RECIPE_STATE_DIRNAME 中查找 recipe_state.pt。 默认值为 None。

  • resume_from_checkpoint (bool) – 如果为True,检查点将加载额外的检查点文件以从先前的运行中恢复训练。默认值为False

  • safe_serialization (bool) – 如果为True,检查点器将使用safetensors保存检查点文件。 默认值为True。

load_checkpoint() Dict[str, Any][source]

从文件加载HF检查点。

所有检查点文件中的键和权重被合并到一个单一的state_dict中。 我们在weight_map中保留了“state_dict键” <-> “检查点文件”的映射,以便我们可以在save_checkpoint中正确地写入状态字典。

在返回之前,模型状态字典使用适当的convert_weights函数转换为torchtune兼容的格式(取决于self._model_type)。

Returns:

torchtune 检查点状态字典

Return type:

state_dict (字典[str, 任意])

Raises:

ValueError – 如果输入状态字典中的值不是张量

save_checkpoint(state_dict: Dict[str, Any], epoch: int, intermediate_checkpoint: bool = False, adapter_only: bool = False) None[source]

将HF检查点保存到文件。如果intermediate_checkpoint为True,则会在_output_dir/RECIPE_STATE_DIRNAME中创建一个额外的检查点文件recipe_state.pt,其中包含配方状态。

state_dict 首先被转换回 HF 格式,然后根据 _weight_map 分割成单独的检查点文件。

Parameters:
  • state_dict (Dict[str, Any]) – 要写入文件的检查点状态字典

  • epoch (int) – 周期数。用于创建检查点文件名

  • intermediate_checkpoint (bool) – 如果为True,则会为配方状态创建额外的检查点文件,并且(如果适用)还会创建适配器权重的检查点文件。默认值为False

  • adapter_only (bool) – 如果为True,仅保存适配器权重。默认为False

Raises:

ValueError – 如果 adapter_only 为 True 并且在 state_dict 中找不到适配器检查点。