全部产品
Search
文档中心

人工智能平台 PAI:大模型继续预训练解决方案

更新时间:Jul 23, 2026

继续预训练在现有大模型基础上补充领域数据,可提升模型在特定场景的性能。本方案使用 Pai-Megatron-Patch 工具包,以 Qwen2-72B 为例,覆盖 MMAP 数据准备到 PAI-QuickStart 训练的完整流程。

准备继续预训练数据

本方案使用Pai-Megatron-Patch工具包。该工具包基于 Megatron 框架,支持训练大语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM),内置多种 GPU 加速技术。

Pai-Megatron-Patch 使用 MMAP 格式预训练数据。MMAP 数据经预先 tokenize 处理,读取速度更快,数据量越大优势越明显。您可以通过其数据转换教程,将原始数据转化为MMAP格式,同时在PAI-Designer中也预置了“文本数据转mmap格式”组件。不管是通过数据转换教程还是通过Designer组件,在使用时,PAI-QuickStart限制MMAP格式数据文件名为dataset.bin和dataset.idx。为方便试用,PAI提供了已经处理好的小规模数据,您可直接下载使用:

wget https://atp-modelzoo-wlcb-pai.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/release/models/pai-megatron-patch/llama3-datasets/wudao_llama3bpe_content_document.bin
wget https://atp-modelzoo-wlcb-pai.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com/release/models/pai-megatron-patch/llama3-datasets/wudao_llama3bpe_content_document.idx
mv wudao_llama3bpe_content_document.bin dataset.bin
mv wudao_llama3bpe_content_document.idx dataset.idx

使用PAI-QuickStart进行模型继续预训练

数据准备完成后,按以下步骤在 PAI-QuickStart 中启动 Qwen2-72B 的继续预训练。

  1. 进入Model Gallery页面。

    1. 登录PAI控制台。

    2. 在顶部左上角根据实际情况选择地域。

    3. 在左侧导航栏选择工作空间列表,单击指定工作空间名称,进入对应工作空间。

    4. 在左侧导航栏选择快速开始 > Model Gallery。

  2. 在Model Gallery页面右侧的模型列表中,单击通义千问2-72B-预训练(Megatron-CPT版)模型卡片,进入模型详情页面。

  3. 在模型详情页单击右上角训练。关键配置如下:

    • 训练输出配置:仅支持NAS数据集(创建数据集)作为输出Channel。在输出文件夹中,checkpoint子文件夹保存训练过程中存储的各个Megatron Checkpoint。

    • 计算资源配置:Qwen2-72B模型继续预训练消耗的计算资源为4机32*A100/A800/H100/H800(80G)或以上规格。

    • 超参数配置:训练算法支持的超参信息如下,您可以根据使用的数据,计算资源等调整超参,或是使用算法默认配置的超参。

      超参数

      默认值

      类型

      含义

      job_name

      qwen2-72b-cpt

      string

      指定模型训练任务类型,不需要修改。

      batch_size

      1

      int

      每张GPU卡在一次训练迭代的数据量。

      global_batch_size

      32

      int

      全部GPU卡在一次训练迭代的数据量,计算方式为batch_size*GPU卡数。

      learning_rate

      5e-5

      float

      模型训练的学习率。

      min_learning_rate

      5e-6

      float

      模型训练的最小学习率。

      sequence_length

      1024

      int

      文本序列长度。

      pad_length

      128

      int

      文本序列填充长度。

      save_interval

      1000

      int

      每次保存Checkpoint的训练迭代次数。

      train_tokens

      1638400

      int

      训练任务总消耗的token数,其中,每个迭代消耗的token数为global_batch_size*sequence_length。

      warmup_tokens

      163840

      int

      训练任务warmup阶段总消耗的token数。

  4. 单击训练,提交训练作业。PAI-QuickStart 自动跳转到模型训练页面,您可以查看训练状态和日志。

(可选)将模型Checkpoint转换为HuggingFace格式

Qwen2-72B模型预训练格式为Megatron Dense Checkpoint。如果需要将此格式的Checkpoint转换为 Huggingface模型,请参见Megatron-Core模型格式转换。