人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练【免费下载链接】PaddleNLPEasy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleNLP点击查看免费下载PaddleNLP 的 llm/tools/preprocess 目录提供了一套完整的预训练数据处理工具链覆盖从原始文本清洗、jsonl 转换、中文分词、token ID 化到训练 index 生成的四个核心阶段。本文以 ziya-llama-13b-v1 中文预训练为贯穿示例逐环节讲解脚本参数、源码实现原理与实战命令读完即可独立把 CLUECorpusSmall、OpenWebText2、WuDaoCorpus2.0 Base 等主流开源语料加工成可直接用于训练的.bin/.idx数据文件。一、预训练数据流程总览预训练数据管线被划分为四个阶段每一步产出明确的中间产物最终得到训练器直接消费的二进制数据集步骤阶段数据格式样例0️⃣ 初始状态-原始数据每个 doc 之间用空行间隔中文默认每句换行作为句子结束英文默认使用 nltk 判断句子结束飞桨是功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨拥有核心训练和推理框架、基础模型库。PaddleNLP是自然语言处理领域的优秀工具。1️⃣ 原始数据转换trans_to_json.py预处理jsonl 格式每个 doc 对应一行 json 字符串{text: 飞桨是功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨拥有...}❇️可选数据中文分词words_segmentation.py语料分词中文 WWM将 jsonl 恢复为分词后的原始格式数据飞桨 是 功能 完备、开源 开放的 产业级 深度学习 平台。2️⃣ 数据 ID 化create_pretraining_data.py预处理.bintoken id.idx句子、文章位置索引-3️⃣ 训练 index 文件生成训练启动.npy根据 max_steps 生成 train/valid/test 的样本索引文件-4️⃣ token 动态 mask可选Dataset 取数据无-工具目录共包含 5 个文件├── create_pretraining_data.py ├── merge.py ├── trans_to_json.py ├── words_segmentation.py └── README.md二、环境依赖处理脚本依赖以下 Python 包tqdmcreate_pretraining_data.py处理文件时展示进度条numpy用于 token id 的 dtype 判定与索引构建pybind11编译支撑 fast_dataindex 等扩展fast_dataindex数据索引相关能力lac可选中文分词提供lac/seg两种 LAC 模式zstandard可选用于解压.zst格式的压缩语料如 OpenWebText2一键安装命令pip install tqdm numpy pybind11 fast_dataindex lac zstandard另外部分功能需要g 4.8编译支持。若处理英文语料并开启--split_sentences还需要 nltk 环境——源码中通过try: import nltk判断可用性若缺失则直接报错退出见 create_pretraining_data.py。三、步骤 1原始数据转换trans_to_json.pytrans_to_json.py将原始纯文本转换为 jsonl 格式每个 doc 对应一行 json 字符串。3.1 参数说明optional arguments: -h, --help 显示帮助 --input_path 必须设置。原始文件路径可以是文件夹或单个文件 文件夹中的目录默认最多搜索两层子目录。 --output_path 必须设置。输出 json 文件的名称。 --json_key json 的 content key建议不修改默认是 text --doc_spliter 文档分隔符。默认空行作为文章分隔符 若使用空行分隔 doc该项留空即可。 --min_doc_length 可选。过滤过短文章默认值 10字符数 --workers 可选。多进程转换文件数适用于 input_path 中文件较多的情况 每个文件分配给不同 worker 处理 --log_interval 可选。处理完文件个数的日志间隔默认 1 --no-merge 可选。默认不开启开启后每个文件转换的 jsonl 不拼接 到同一个文件而是各自输出 --no-shuffle 可选。默认不开启默认处理完会对所有 doc 进行 shuffle3.2 源码实现要点从源码看核心转换逻辑在raw_text_to_json函数trans_to_json.py逐行读取原始文本遇到line.strip() doc_spliter即空行时把累积的doc字符串判断长度后写入一行json.dumps({json_key: doc}, ensure_asciiFalse)ensure_asciiFalse保证中文以原文形式而非\u转义写入便于人眼检查主流程使用multiprocessing.Pool并行处理文件每个文件一个 worker默认 1 个进程合并merge_file直接用二进制流shutil.copyfileobj拼接随后用系统shuf命令对整文件做 shuffleshuffle_file。3.3 实战命令以下载百度百科样例数据为例mkdir data cd data wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/data_tools/baike.txt cd ..执行转换此处默认对所有 doc 进行 shufflepython trans_to_json.py --input_path ./data --output_path baike_sample查看产出的 jsonlhead -1 baike_sample.jsonl {text: 中国效仿西方发展工业的过程于中华民国国民政府成立后至中日战争开战前夕已顺畅发展尽管其间受到内外因素的多重干扰。尔后直至中日战争和国共战争的结束中国始有较为长期的和平发展时期。\n1980年代以来邓小平政府宣布改革开放开始实行社会主义市场经济并推行经济体制改革。……\n}四、步骤 ❇️可选中文语料预分词words_segmentation.pywords_segmentation.py是中文预训练做 WWMWhole Word Masking的可选步骤作用是把 jsonl 格式的数据恢复成分词 按句换行的原始格式供后续create_pretraining_data.py直接以--cn_splitedTrue消费。4.1 使用原则数据量较少时分词耗时短不需要单独分词直接在create_pretraining_data.py步骤中完成分词即可单独分词的目的是提前分词、加快后续 ID 转化当数据集很大或需要多次尝试转换时可避免每次运行create_pretraining_data.py都重复执行分词程序若此处输入的是 jsonl 文件最好为多文件并在trans_to_json.py阶段开启--no-merge选项分词转换完成后需要重新执行步骤 1️⃣trans_to_json.py最后在步骤 2️⃣ 中设置--cn_splitedTrue反过来步骤 2️⃣ 也可以在转化 ID 的同时一起完成分词此时无需 ❇️ 预分词步骤。4.2 参数与实现--input_path 必须设置。输入路径文件夹或单个文件 --output_path 输出目录默认 ./tmp --data_format 输入数据格式可选 jsonl 或 wudao默认 jsonl --cn_seg_func 中文分词函数可选 lac / seg / jieba默认 jieba --workers 多进程个数默认 1 --log_interval 处理文件的日志间隔默认 1三种分词函数在 words_segmentation.py 中均有实现jieba直接调用jieba.cutlac与seg都基于 LAC 库分别使用LAC(modelac)词法分析返回词语与词性和LAC(modeseg)纯分词。源码还包含一套简单的断句规则text_to_text函数words_segmentation.py用正则re.sub([ char ][ ]*, char, text)把连续的特殊符号\n、。、?、、空格、;、、、!压缩为单个避免同一符号被当作多个句子分隔符再把断句符号。、?、、;、、!、替换为符号 换行实现按句切分最后对每行调用分词函数用空格连接词语每句一行输出。WuDao 数据则通过data_formatwudao分支读取按js[content]字段逐条产出。五、步骤 2数据 ID 化create_pretraining_data.py这是整个管线最核心的脚本读取 jsonl断句、分词、tokenize最终产出两个文件——XXX.bin数据 ID 化后的 token ids与XXX.idx数据句子、文章位置索引。5.1 参数说明--model_name_or_path 必须设置。使用的模型名或词表路径如 idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 使用自定义词表时指定 model_name 为词表所在文件夹地址。 data input/output: --input_path 必须设置。输入 jsonl 文件或目录 --output_prefix 必须设置。输出文件名假设为 XXX 则输出 XXX.bintoken ids与 XXX.idx句子/文章位置索引 --data_format {JSON} 不需要设置。目前默认处理 jsonl 数据格式choices 仅 JSON --json_key json 文本的 key 值与 trans_to_json.py 一致默认 text --split_sentences 是否将文章划分成句子。一般 GPT 不需要BERT/ERNIE 模型需要 --data_impl {mmap,lazy} 处理后的数据格式可选 mmap 或 lazy mmap 读入时建立内存映射lazy 读入时直接从文件读取 chinese words: --chinese 处理中文且设置了 split_sentences 时需要设置 --cn_whole_word_segment 是否需要 WWM 策略。一般 BERT/ERNIE 需要GPT 不需要 --cn_seg_func {lac,seg,jieba} 中文分词函数默认 jieba速度快lac 模型更准确但计算量高 --cn_splited 语料是否已分词。设置后 cn_seg_func 不起作用 例如分词后的文本串 中国 效仿 西方 发展 工业 的过 程 --cn_split_dimer 配合 cn_splited 使用默认空格表示分词间隔 common config: --append_eos doc 末尾追加 eos token。gpt 类模型专用表示 doc 结束 若 tokenizer 不含 eos_token输出 warning 且不追加 --log_interval 打印日志间隔表示处理文本行数/doc 数的间隔 --workers 文本 id 化的进程个数 --max_repeated_len 最大保留的重复字符个数默认 100 --max_doc_num 处理到该 doc 数时停止源码中默认 sys.maxsize5.2 源码实现要点ID 化逻辑集中在Converter类create_pretraining_data.pyTokenizer 初始化每个 worker 进程通过AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)加载分词器开启 WWM 时还会调用extend_chinese_char()扩充中文单字词表句子切分中文用NewlineSplitter按\n切分英文用 nltk 的punkt模型未开--split_sentences时用IdentitySplitter原样返回WWM 分词get_whole_word_mask_tokens函数create_pretraining_data.py把 WordPiece 切出的中文单字与 jieba/LAC 分词结果对齐对处于中文词语中间的字符加上##前缀如[通过,利用]→[通,##过,利,##用]确保 WWM 时整词一起被 mask。非中文字符直接沿用 WordPiece 结果max_word_length默认 6避免过长中文词被整词 mask重复字符过滤remove_repeated_chars用正则(.)\1{N,}把连续出现 N 次默认 100以上的重复字符压缩为单个dtype 自适应vocab_size 2^16 - 1时用np.uint16存储否则用np.int32create_pretraining_data.py小词表模型可节省一半存储并行流水线multiprocessing.Pool(workers, initializerconvert.initializer)配合pool.imap(convert.encode, text, 256)实现按行分发的并行编码数据写入通过paddlenlp.data.indexed_dataset.make_builder构建 mmap/lazy 数据集add_item写入句子、end_document结束文档最后finalize生成 idx 索引.zst 支持输入文件以.zst结尾时自动调用zstandard.ZstdDecompressor流式解压可直接处理 OpenWebText2 一类压缩语料。5.3 实战命令针对 llama 模型GPT 类不切句、不加 WWM追加 eospython -u create_pretraining_data.py \ --model_name_or_path idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 \ --input_path baike_sample.jsonl \ --output_prefix baike_sample \ --data_format JSON \ --json_key text \ --data_impl mmap \ --append_eos \ --log_interval 5 \ --workers 40针对 ernie 模型BERT 类切句、中文、WWMpython -u create_pretraining_data.py \ --model_name_or_path ernie-3.0-base-zh \ --input_path baike_sample.jsonl \ --output_prefix baike_sample \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func jieba \ --log_interval 5 \ --workers 40两个实用技巧使用已分好词的语料时设置--cn_splited同时指定--cn_split_dimer如空格。此时源码中segment_func退化为lambda text: text.split(cn_split_dimer)且会处理连续空词对应的分隔符位置使用自定义词表时--model_name_or_path直接指定词表所在文件夹地址即可。六、大语料并行加工与 merge.py 合并若预处理文件过大、单次转换耗时过长可把 jsonl 拆分为多个小文件并行运行多个create_pretraining_data.py各自产出多组.bin/.idx再用merge.py合并为一份完整数据。6.1 参数说明--input 必须设置。待合并文件所在文件夹 文件夹内各小文件需按 merge 的顺序排列 如 1.bin / 1.idx2.bin / 2.idx ... --output_prefix 必须设置。合并后输出文件名假设为 XXX 则输出 XXX.bin 与 XXX.idx --data_impl {mmap,lazy} 合并前后数据格式必须一致可选 mmap 或 lazy6.2 实现与命令从 merge.py 源码可见合并流程扫描输入目录以.bin/.idx扩展名配对确认每个 prefix 的两个文件齐全去重后按文件名排序依次合并保证顺序与生成时一致首个文件决定目标格式MMapIndexedDataset走MMapIndexedDatasetBuilder沿用首文件的_index.dtypelazy 走IndexedDatasetBuilder逐个builder.merge_file_(prefix)追加数据最后finalize写出 idx。实际合并命令python merge.py \ --input /root/data \ --output-prefix /root/data/merged \ --data_impl mmap七、步骤 3 与步骤 4训练 index 生成与 token 动态 mask训练 index 文件生成发生在训练启动阶段根据训练步数max_steps生成.npy格式的 train / valid / test 每个样本的索引文件训练器据此顺序消费样本。token 动态 mask可选在 Dataset 取数据阶段由 Python 层实时对文本做 mask。相关实现位于 slm/model_zoo/ernie-1.0/data_tools/dataset_utils.py核心入口为create_masked_lm_predictions函数dataset_utils.py其关键参数包括参数含义do_whole_word_mask是否执行 WWM把同一原始词的所有 wordpiece 一起 maskfavor_longer_ngram是否偏好更长 n-gram 的 mask 片段默认pvals 1/n更偏好短 n-gram置 True 后反转do_permutation是否启用排列permutation式 mask 策略geometric_dist是否用几何分布采样 n-gram 长度默认均匀分布masking_stylemask 风格默认bertto_chinese_char是否把##中形式的字符还原为原始中文字符用户可根据需求在dataset_utils.py中灵活修改 mask 方式这些策略do_whole_word_mask、favor_longer_ngram、do_permutation、geometric_dist 等与 Megatron-LM 的 lm_mask 策略一脉相承。八、开源数据集制作教程汇总针对常见开源语料llm/tools/preprocess/docs目录提供了四个制作教程名称文本类型纯文本大小适配模型CLUECorpusSmall中文14GBLlamaOpenWebText2英文70GBLlamaWuDaoCorpus2.0 Base中文200GBLlamaCLUECorpus2020中文200GBLlama8.1 CLUECorpusSmall中文 14GB数据量超过 14G近 4000 个 txt 文件、50 亿字包含新闻、社区互动、维基百科、评论四类子语料。解压后先执行转换python trans_to_json.py --input_path ./clue_corpus_small_14g --output_path clue_corpus_small_14g.jsonlLlama 数据制作--append_eos、--data_impl mmap、--workers 48分词较耗时约一小时完成产出clue_corpus_small_14g.bin/.idx全文约 1570 万文档python -u create_pretraining_data.py \ --model_name idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 \ --input_path clue_corpus_small_14g.jsonl \ --output_prefix clue_corpus_small_14g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --data_impl mmap \ --append_eos \ --log_interval 10000 \ --workers 48Ernie 数据制作切句 中文 WWM分词函数可换lac获取更高准确率python -u create_pretraining_data.py \ --model_name ernie-3.0-base-zh \ --input_path clue_corpus_small_14g.jsonl \ --output_prefix clue_corpus_small_14g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func lac \ --log_interval 10000 \ --workers 488.2 OpenWebText2英文 70GB源自 Reddit 的英文网页文本经去重清洗后含 800 多万个文档。下载解压后直接用create_pretraining_data.py制作Llama 类无需分词与切句python -u create_pretraining_data.py \ --model_name meta-llama/Llama-2-7b \ --tokenizer_name LlamaTokenizer \ --data_format JSON \ --input_path /path/to/openwebtext/ \ --append_eos \ --output_prefix llama_openwebtext \ --workers 40 \ --log_interval 10000 \ --data_impl mmap处理约一小时产出llama_openwebtext.bin/.idx统一放入 data 目录供训练使用。8.3 WuDaoCorpus2.0 Base中文 200GBWuDaoCorpora 是悟道爬取的中文大规模语料开源部分约 200GB。由于数据量极大教程演示了预分词 → 重转 jsonl → ID 化的完整链路下载解压压缩包约 64GB后先做语料分词与断句python words_segmentation.py \ --input_path ./WuDaoCorpus2.0_base_200G \ --workers 40 \ --data_format wudao \ --cn_seg_func seg \ --output_path ./wudao_lac_cut注意预训练若需要实现 SOPSentence Order Prediction任务分词时会用简单规则进行文本断句如果语料只有一句话建议去除 SOP loss训练时设置binary_headFalse。重新转换为 jsonl此时语料已分词python ./trans_to_json.py \ --input_path ./wudao_lac_cut \ --output_path wudao_corpus_200g.jsonl \ --workers 40对 llama未分词路径直接处理原始 json或 ernie 进行 ID 化。Ernie 路径由于已提前分词需加上--cn_splitedpython -u create_pretraining_data.py \ --model_name ernie-3.0-base-zh \ --input_path wudao_corpus_200g.jsonl \ --output_prefix wudao_corpus_200g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func jieba \ --cn_splited \ --log_interval 10000 \ --workers 488.4 CLUECorpus2020中文 200GB由 Common Crawl 中文部分清洗而来可通过邮件向 CLUEbenchmark 申请下载。获取后同样走trans_to_json.pycreate_pretraining_data.py的标准流程详见 CLUECorpus2020.md。九、预训练启动数据接入与下一步数据制作完成后把.bin/.idx拷贝到训练目录即可启动预训练mkdir data mv ./preprocess/baike_sample* ./datallama 类模型预训练可参考 llm 目录 下的相关配置与启动脚本ernie 类模型预训练可参考 slm/model_zoo/ernie-1.0 的预训练说明该目录同时维护着动态 mask 的实现 dataset_utils.py。十、小结PaddleNLP 的预训练数据管线在设计上有几个值得借鉴的特点原始文本转换与 ID 化两个阶段充分解耦配合可选的预分词环节让大数据集可以分步并行、一次分词、多次复用mmap/lazy两种数据格式兼顾大文件的内存映射提速与简单文件直读多进程 worker 贯穿转换、分词、ID 化全流程并支持多份.bin/.idx的按序合并。整体流程参考自 Megatron-LM 的数据处理思路用户在掌握上述步骤后既可以沿用现成命令直接处理开源语料也可以按同样的数据结构接入自有数据快速构建大规模预训练数据集。赞分享人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练【免费下载链接】PaddleNLPEasy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleNLP点击查看免费下载相关推荐PaddleNLP 预训练数据处理全流程指南从原始语料到可训练 Token IDPaddleNLP 预训练数据处理全流程指南从原始语料到可训练 Token ID PaddleNLP 在 llm/tools/preprocess https人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练模型推理服务推理引擎模型量化模型压缩本地部署NLPPaddleNLP 预训练数据准备实战OpenWebText2 英文语料下载、Token 化与 Llama 训练数据生成PaddleNLP 预训练数据准备实战OpenWebText2 英文语料下载、Token 化与 Llama 训练数据生成 OpenWebText2 是 Pad人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练模型推理服务推理引擎模型量化模型压缩本地部署NLPPaddleNLP 中文预训练数据实战WuDaoCorpus2.0 Base 200GB 语料的获取、分词、ID 化与训练接入全流程PaddleNLP 中文预训练数据实战WuDaoCorpus2.0 Base 200GB 语料的获取、分词、ID 化与训练接入全流程 本篇技术指南以 Padd人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练模型推理服务推理引擎模型量化模型压缩本地部署NLP上一篇Keyviz v2.0 完全掌握指南从新手到高手的实用教程下一篇如何快速掌握Fastboot刷机Android用户的完整图形化解决方案创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 PaddleNLP 预训练数据全流程实战：从原始语料到 token id 的训练数据管线
人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练【免费下载链接】PaddleNLPEasy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleNLP点击查看免费下载PaddleNLP 的 llm/tools/preprocess 目录提供了一套完整的预训练数据处理工具链覆盖从原始文本清洗、jsonl 转换、中文分词、token ID 化到训练 index 生成的四个核心阶段。本文以 ziya-llama-13b-v1 中文预训练为贯穿示例逐环节讲解脚本参数、源码实现原理与实战命令读完即可独立把 CLUECorpusSmall、OpenWebText2、WuDaoCorpus2.0 Base 等主流开源语料加工成可直接用于训练的.bin/.idx数据文件。一、预训练数据流程总览预训练数据管线被划分为四个阶段每一步产出明确的中间产物最终得到训练器直接消费的二进制数据集步骤阶段数据格式样例0️⃣ 初始状态-原始数据每个 doc 之间用空行间隔中文默认每句换行作为句子结束英文默认使用 nltk 判断句子结束飞桨是功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨拥有核心训练和推理框架、基础模型库。PaddleNLP是自然语言处理领域的优秀工具。1️⃣ 原始数据转换trans_to_json.py预处理jsonl 格式每个 doc 对应一行 json 字符串{text: 飞桨是功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。飞桨拥有...}❇️可选数据中文分词words_segmentation.py语料分词中文 WWM将 jsonl 恢复为分词后的原始格式数据飞桨 是 功能 完备、开源 开放的 产业级 深度学习 平台。2️⃣ 数据 ID 化create_pretraining_data.py预处理.bintoken id.idx句子、文章位置索引-3️⃣ 训练 index 文件生成训练启动.npy根据 max_steps 生成 train/valid/test 的样本索引文件-4️⃣ token 动态 mask可选Dataset 取数据无-工具目录共包含 5 个文件├── create_pretraining_data.py ├── merge.py ├── trans_to_json.py ├── words_segmentation.py └── README.md二、环境依赖处理脚本依赖以下 Python 包tqdmcreate_pretraining_data.py处理文件时展示进度条numpy用于 token id 的 dtype 判定与索引构建pybind11编译支撑 fast_dataindex 等扩展fast_dataindex数据索引相关能力lac可选中文分词提供lac/seg两种 LAC 模式zstandard可选用于解压.zst格式的压缩语料如 OpenWebText2一键安装命令pip install tqdm numpy pybind11 fast_dataindex lac zstandard另外部分功能需要g 4.8编译支持。若处理英文语料并开启--split_sentences还需要 nltk 环境——源码中通过try: import nltk判断可用性若缺失则直接报错退出见 create_pretraining_data.py。三、步骤 1原始数据转换trans_to_json.pytrans_to_json.py将原始纯文本转换为 jsonl 格式每个 doc 对应一行 json 字符串。3.1 参数说明optional arguments: -h, --help 显示帮助 --input_path 必须设置。原始文件路径可以是文件夹或单个文件 文件夹中的目录默认最多搜索两层子目录。 --output_path 必须设置。输出 json 文件的名称。 --json_key json 的 content key建议不修改默认是 text --doc_spliter 文档分隔符。默认空行作为文章分隔符 若使用空行分隔 doc该项留空即可。 --min_doc_length 可选。过滤过短文章默认值 10字符数 --workers 可选。多进程转换文件数适用于 input_path 中文件较多的情况 每个文件分配给不同 worker 处理 --log_interval 可选。处理完文件个数的日志间隔默认 1 --no-merge 可选。默认不开启开启后每个文件转换的 jsonl 不拼接 到同一个文件而是各自输出 --no-shuffle 可选。默认不开启默认处理完会对所有 doc 进行 shuffle3.2 源码实现要点从源码看核心转换逻辑在raw_text_to_json函数trans_to_json.py逐行读取原始文本遇到line.strip() doc_spliter即空行时把累积的doc字符串判断长度后写入一行json.dumps({json_key: doc}, ensure_asciiFalse)ensure_asciiFalse保证中文以原文形式而非\u转义写入便于人眼检查主流程使用multiprocessing.Pool并行处理文件每个文件一个 worker默认 1 个进程合并merge_file直接用二进制流shutil.copyfileobj拼接随后用系统shuf命令对整文件做 shuffleshuffle_file。3.3 实战命令以下载百度百科样例数据为例mkdir data cd data wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/data_tools/baike.txt cd ..执行转换此处默认对所有 doc 进行 shufflepython trans_to_json.py --input_path ./data --output_path baike_sample查看产出的 jsonlhead -1 baike_sample.jsonl {text: 中国效仿西方发展工业的过程于中华民国国民政府成立后至中日战争开战前夕已顺畅发展尽管其间受到内外因素的多重干扰。尔后直至中日战争和国共战争的结束中国始有较为长期的和平发展时期。\n1980年代以来邓小平政府宣布改革开放开始实行社会主义市场经济并推行经济体制改革。……\n}四、步骤 ❇️可选中文语料预分词words_segmentation.pywords_segmentation.py是中文预训练做 WWMWhole Word Masking的可选步骤作用是把 jsonl 格式的数据恢复成分词 按句换行的原始格式供后续create_pretraining_data.py直接以--cn_splitedTrue消费。4.1 使用原则数据量较少时分词耗时短不需要单独分词直接在create_pretraining_data.py步骤中完成分词即可单独分词的目的是提前分词、加快后续 ID 转化当数据集很大或需要多次尝试转换时可避免每次运行create_pretraining_data.py都重复执行分词程序若此处输入的是 jsonl 文件最好为多文件并在trans_to_json.py阶段开启--no-merge选项分词转换完成后需要重新执行步骤 1️⃣trans_to_json.py最后在步骤 2️⃣ 中设置--cn_splitedTrue反过来步骤 2️⃣ 也可以在转化 ID 的同时一起完成分词此时无需 ❇️ 预分词步骤。4.2 参数与实现--input_path 必须设置。输入路径文件夹或单个文件 --output_path 输出目录默认 ./tmp --data_format 输入数据格式可选 jsonl 或 wudao默认 jsonl --cn_seg_func 中文分词函数可选 lac / seg / jieba默认 jieba --workers 多进程个数默认 1 --log_interval 处理文件的日志间隔默认 1三种分词函数在 words_segmentation.py 中均有实现jieba直接调用jieba.cutlac与seg都基于 LAC 库分别使用LAC(modelac)词法分析返回词语与词性和LAC(modeseg)纯分词。源码还包含一套简单的断句规则text_to_text函数words_segmentation.py用正则re.sub([ char ][ ]*, char, text)把连续的特殊符号\n、。、?、、空格、;、、、!压缩为单个避免同一符号被当作多个句子分隔符再把断句符号。、?、、;、、!、替换为符号 换行实现按句切分最后对每行调用分词函数用空格连接词语每句一行输出。WuDao 数据则通过data_formatwudao分支读取按js[content]字段逐条产出。五、步骤 2数据 ID 化create_pretraining_data.py这是整个管线最核心的脚本读取 jsonl断句、分词、tokenize最终产出两个文件——XXX.bin数据 ID 化后的 token ids与XXX.idx数据句子、文章位置索引。5.1 参数说明--model_name_or_path 必须设置。使用的模型名或词表路径如 idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 使用自定义词表时指定 model_name 为词表所在文件夹地址。 data input/output: --input_path 必须设置。输入 jsonl 文件或目录 --output_prefix 必须设置。输出文件名假设为 XXX 则输出 XXX.bintoken ids与 XXX.idx句子/文章位置索引 --data_format {JSON} 不需要设置。目前默认处理 jsonl 数据格式choices 仅 JSON --json_key json 文本的 key 值与 trans_to_json.py 一致默认 text --split_sentences 是否将文章划分成句子。一般 GPT 不需要BERT/ERNIE 模型需要 --data_impl {mmap,lazy} 处理后的数据格式可选 mmap 或 lazy mmap 读入时建立内存映射lazy 读入时直接从文件读取 chinese words: --chinese 处理中文且设置了 split_sentences 时需要设置 --cn_whole_word_segment 是否需要 WWM 策略。一般 BERT/ERNIE 需要GPT 不需要 --cn_seg_func {lac,seg,jieba} 中文分词函数默认 jieba速度快lac 模型更准确但计算量高 --cn_splited 语料是否已分词。设置后 cn_seg_func 不起作用 例如分词后的文本串 中国 效仿 西方 发展 工业 的过 程 --cn_split_dimer 配合 cn_splited 使用默认空格表示分词间隔 common config: --append_eos doc 末尾追加 eos token。gpt 类模型专用表示 doc 结束 若 tokenizer 不含 eos_token输出 warning 且不追加 --log_interval 打印日志间隔表示处理文本行数/doc 数的间隔 --workers 文本 id 化的进程个数 --max_repeated_len 最大保留的重复字符个数默认 100 --max_doc_num 处理到该 doc 数时停止源码中默认 sys.maxsize5.2 源码实现要点ID 化逻辑集中在Converter类create_pretraining_data.pyTokenizer 初始化每个 worker 进程通过AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)加载分词器开启 WWM 时还会调用extend_chinese_char()扩充中文单字词表句子切分中文用NewlineSplitter按\n切分英文用 nltk 的punkt模型未开--split_sentences时用IdentitySplitter原样返回WWM 分词get_whole_word_mask_tokens函数create_pretraining_data.py把 WordPiece 切出的中文单字与 jieba/LAC 分词结果对齐对处于中文词语中间的字符加上##前缀如[通过,利用]→[通,##过,利,##用]确保 WWM 时整词一起被 mask。非中文字符直接沿用 WordPiece 结果max_word_length默认 6避免过长中文词被整词 mask重复字符过滤remove_repeated_chars用正则(.)\1{N,}把连续出现 N 次默认 100以上的重复字符压缩为单个dtype 自适应vocab_size 2^16 - 1时用np.uint16存储否则用np.int32create_pretraining_data.py小词表模型可节省一半存储并行流水线multiprocessing.Pool(workers, initializerconvert.initializer)配合pool.imap(convert.encode, text, 256)实现按行分发的并行编码数据写入通过paddlenlp.data.indexed_dataset.make_builder构建 mmap/lazy 数据集add_item写入句子、end_document结束文档最后finalize生成 idx 索引.zst 支持输入文件以.zst结尾时自动调用zstandard.ZstdDecompressor流式解压可直接处理 OpenWebText2 一类压缩语料。5.3 实战命令针对 llama 模型GPT 类不切句、不加 WWM追加 eospython -u create_pretraining_data.py \ --model_name_or_path idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 \ --input_path baike_sample.jsonl \ --output_prefix baike_sample \ --data_format JSON \ --json_key text \ --data_impl mmap \ --append_eos \ --log_interval 5 \ --workers 40针对 ernie 模型BERT 类切句、中文、WWMpython -u create_pretraining_data.py \ --model_name_or_path ernie-3.0-base-zh \ --input_path baike_sample.jsonl \ --output_prefix baike_sample \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func jieba \ --log_interval 5 \ --workers 40两个实用技巧使用已分好词的语料时设置--cn_splited同时指定--cn_split_dimer如空格。此时源码中segment_func退化为lambda text: text.split(cn_split_dimer)且会处理连续空词对应的分隔符位置使用自定义词表时--model_name_or_path直接指定词表所在文件夹地址即可。六、大语料并行加工与 merge.py 合并若预处理文件过大、单次转换耗时过长可把 jsonl 拆分为多个小文件并行运行多个create_pretraining_data.py各自产出多组.bin/.idx再用merge.py合并为一份完整数据。6.1 参数说明--input 必须设置。待合并文件所在文件夹 文件夹内各小文件需按 merge 的顺序排列 如 1.bin / 1.idx2.bin / 2.idx ... --output_prefix 必须设置。合并后输出文件名假设为 XXX 则输出 XXX.bin 与 XXX.idx --data_impl {mmap,lazy} 合并前后数据格式必须一致可选 mmap 或 lazy6.2 实现与命令从 merge.py 源码可见合并流程扫描输入目录以.bin/.idx扩展名配对确认每个 prefix 的两个文件齐全去重后按文件名排序依次合并保证顺序与生成时一致首个文件决定目标格式MMapIndexedDataset走MMapIndexedDatasetBuilder沿用首文件的_index.dtypelazy 走IndexedDatasetBuilder逐个builder.merge_file_(prefix)追加数据最后finalize写出 idx。实际合并命令python merge.py \ --input /root/data \ --output-prefix /root/data/merged \ --data_impl mmap七、步骤 3 与步骤 4训练 index 生成与 token 动态 mask训练 index 文件生成发生在训练启动阶段根据训练步数max_steps生成.npy格式的 train / valid / test 每个样本的索引文件训练器据此顺序消费样本。token 动态 mask可选在 Dataset 取数据阶段由 Python 层实时对文本做 mask。相关实现位于 slm/model_zoo/ernie-1.0/data_tools/dataset_utils.py核心入口为create_masked_lm_predictions函数dataset_utils.py其关键参数包括参数含义do_whole_word_mask是否执行 WWM把同一原始词的所有 wordpiece 一起 maskfavor_longer_ngram是否偏好更长 n-gram 的 mask 片段默认pvals 1/n更偏好短 n-gram置 True 后反转do_permutation是否启用排列permutation式 mask 策略geometric_dist是否用几何分布采样 n-gram 长度默认均匀分布masking_stylemask 风格默认bertto_chinese_char是否把##中形式的字符还原为原始中文字符用户可根据需求在dataset_utils.py中灵活修改 mask 方式这些策略do_whole_word_mask、favor_longer_ngram、do_permutation、geometric_dist 等与 Megatron-LM 的 lm_mask 策略一脉相承。八、开源数据集制作教程汇总针对常见开源语料llm/tools/preprocess/docs目录提供了四个制作教程名称文本类型纯文本大小适配模型CLUECorpusSmall中文14GBLlamaOpenWebText2英文70GBLlamaWuDaoCorpus2.0 Base中文200GBLlamaCLUECorpus2020中文200GBLlama8.1 CLUECorpusSmall中文 14GB数据量超过 14G近 4000 个 txt 文件、50 亿字包含新闻、社区互动、维基百科、评论四类子语料。解压后先执行转换python trans_to_json.py --input_path ./clue_corpus_small_14g --output_path clue_corpus_small_14g.jsonlLlama 数据制作--append_eos、--data_impl mmap、--workers 48分词较耗时约一小时完成产出clue_corpus_small_14g.bin/.idx全文约 1570 万文档python -u create_pretraining_data.py \ --model_name idea-ccnl/ziya-llama-13b-v1 \ --input_path clue_corpus_small_14g.jsonl \ --output_prefix clue_corpus_small_14g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --data_impl mmap \ --append_eos \ --log_interval 10000 \ --workers 48Ernie 数据制作切句 中文 WWM分词函数可换lac获取更高准确率python -u create_pretraining_data.py \ --model_name ernie-3.0-base-zh \ --input_path clue_corpus_small_14g.jsonl \ --output_prefix clue_corpus_small_14g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func lac \ --log_interval 10000 \ --workers 488.2 OpenWebText2英文 70GB源自 Reddit 的英文网页文本经去重清洗后含 800 多万个文档。下载解压后直接用create_pretraining_data.py制作Llama 类无需分词与切句python -u create_pretraining_data.py \ --model_name meta-llama/Llama-2-7b \ --tokenizer_name LlamaTokenizer \ --data_format JSON \ --input_path /path/to/openwebtext/ \ --append_eos \ --output_prefix llama_openwebtext \ --workers 40 \ --log_interval 10000 \ --data_impl mmap处理约一小时产出llama_openwebtext.bin/.idx统一放入 data 目录供训练使用。8.3 WuDaoCorpus2.0 Base中文 200GBWuDaoCorpora 是悟道爬取的中文大规模语料开源部分约 200GB。由于数据量极大教程演示了预分词 → 重转 jsonl → ID 化的完整链路下载解压压缩包约 64GB后先做语料分词与断句python words_segmentation.py \ --input_path ./WuDaoCorpus2.0_base_200G \ --workers 40 \ --data_format wudao \ --cn_seg_func seg \ --output_path ./wudao_lac_cut注意预训练若需要实现 SOPSentence Order Prediction任务分词时会用简单规则进行文本断句如果语料只有一句话建议去除 SOP loss训练时设置binary_headFalse。重新转换为 jsonl此时语料已分词python ./trans_to_json.py \ --input_path ./wudao_lac_cut \ --output_path wudao_corpus_200g.jsonl \ --workers 40对 llama未分词路径直接处理原始 json或 ernie 进行 ID 化。Ernie 路径由于已提前分词需加上--cn_splitedpython -u create_pretraining_data.py \ --model_name ernie-3.0-base-zh \ --input_path wudao_corpus_200g.jsonl \ --output_prefix wudao_corpus_200g \ --data_format JSON \ --json_key text \ --split_sentences \ --data_impl mmap \ --chinese \ --cn_whole_word_segment \ --cn_seg_func jieba \ --cn_splited \ --log_interval 10000 \ --workers 488.4 CLUECorpus2020中文 200GB由 Common Crawl 中文部分清洗而来可通过邮件向 CLUEbenchmark 申请下载。获取后同样走trans_to_json.pycreate_pretraining_data.py的标准流程详见 CLUECorpus2020.md。九、预训练启动数据接入与下一步数据制作完成后把.bin/.idx拷贝到训练目录即可启动预训练mkdir data mv ./preprocess/baike_sample* ./datallama 类模型预训练可参考 llm 目录 下的相关配置与启动脚本ernie 类模型预训练可参考 slm/model_zoo/ernie-1.0 的预训练说明该目录同时维护着动态 mask 的实现 dataset_utils.py。十、小结PaddleNLP 的预训练数据管线在设计上有几个值得借鉴的特点原始文本转换与 ID 化两个阶段充分解耦配合可选的预分词环节让大数据集可以分步并行、一次分词、多次复用mmap/lazy两种数据格式兼顾大文件的内存映射提速与简单文件直读多进程 worker 贯穿转换、分词、ID 化全流程并支持多份.bin/.idx的按序合并。整体流程参考自 Megatron-LM 的数据处理思路用户在掌握上述步骤后既可以沿用现成命令直接处理开源语料也可以按同样的数据结构接入自有数据快速构建大规模预训练数据集。赞分享人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练【免费下载链接】PaddleNLPEasy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleNLP点击查看免费下载相关推荐PaddleNLP 预训练数据处理全流程指南从原始语料到可训练 Token IDPaddleNLP 预训练数据处理全流程指南从原始语料到可训练 Token ID PaddleNLP 在 llm/tools/preprocess https人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练模型推理服务推理引擎模型量化模型压缩本地部署NLPPaddleNLP 预训练数据准备实战OpenWebText2 英文语料下载、Token 化与 Llama 训练数据生成PaddleNLP 预训练数据准备实战OpenWebText2 英文语料下载、Token 化与 Llama 训练数据生成 OpenWebText2 是 Pad人工智能大模型预训练微调LoRARLHF强化学习分布式训练模型推理服务推理引擎模型量化模型压缩本地部署NLPPaddleNLP 中文预训练数据实战WuDaoCorpus2.0 Base 200GB 语料的获取、分词、ID 化与训练接入全流程PaddleNLP 中文预训练数据实战WuDaoCorpus2.0 Base 200GB 语料的获取、分词、ID 化与训练接入全流程 本篇技术指南以 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