laoyao_2b_moe

这个 repo 用来把 Jiayi/Laoyao 的 2B MoE 小模型实验重构成更可复现的预训练项目：数据配比更合理，模型定义迁移到 NeMo/Megatron 风格配置，训练入口从手写 PyTorch 逻辑迁移到 Megatron/Nemo 体系。

当前目标不是继续沿用旧的手写 trainer，而是把数据、模型、训练、评测和导出几个边界拆开，形成一个可以反复运行和审计的 ML project。

Repo 结构

路径	功能
`dataset/pretrain/`	200B 级预训练数据的下载、清洗、配比、manifest 和 parquet -> Megatron indexed dataset 转换。
`dataset/val/`	heldout 2.8k 验证集源数据和 Megatron validation 数据说明。
`model/`	2B MoE 架构定义和 Megatron/NeMo 配置说明。
`training/`	Megatron-Bridge 训练 recipe、模型构建参数、数据 blend、validation、并行和优化配置。
`docker/`	NeMo/Megatron 训练镜像，当前使用 flash-attn4 修复后的镜像。
`scripts/`	数据下载、tokenization、镜像构建、训练启动/恢复、Megatron inference server、查询 smoke。
`tools/`	checkpoint 探测、DCP 元数据检查、Megatron -> HF 导出、HF custom model 生成和 heldout eval。
`docs/`	训练、推理、导出过程中遇到的问题和修复记录。
`runs/`	checkpoint、TensorBoard、HF export、eval 输出等运行产物；默认不进 git。

给 agent 的更详细操作手册见根目录 AGENTS.md。

当前数据计划

预训练目标规模为 200B tokens，随机种子固定为 42。核心配比：

类别	目标比例	说明
English Web	40%	Ultra-FineWeb/FineWeb 类英文网页文本
English Edu	20%	FineWeb-Edu/高质量教育文本；science 不足时也从这里补齐
Chinese Clean	10%	Ultra-FineWeb zh / CCI3-HQ / SkyPile 类中文干净文本
Science	10%	medmcqa、proofwriter、scienceqa、sciq、qasc、openbookqa；不足则 edu 补齐
Logic	10%	从高质量 scored/education 数据中抽取逻辑类文本
Math	5%	使用 Jiayi 已清洗/评分的数学来源
Code	5%	使用 Jiayi 已去重的多语言代码数据

验证集为 2,800 条，七个能力维度各 400 条：science_reasoning、logic、code、chinese_exam、math、chinese_dialogue、english_dialogue。它会用于预训练过程中的 accuracy、perplexity 和 nll 评估。

当前主训练配置

g0050 上当前主训练入口：

cd /ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe
bash scripts/resume_pretrain_8192_8gpu_mbs14.sh

核心配置：

Megatron-Bridge / Megatron-Core backend。
Docker image: laoyao/nemo-megatron:26.06-flashattn4。
seq_length=8192。
micro_batch_size=14。
global_batch_size=112。
DP=8, TP=1, PP=1, EP=1, CP=1。
distributed optimizer 开启。
grad reduce / param gather overlap 开启。
full activation recompute: uniform, recompute_num_layers=1。
每 2500 iter 保存 checkpoint，保留最近 10 个。
每 15000 iter 做 heldout validation，eval_iters=10。

当前 run 名称：

pretrain_8192_8gpu_dp8_mbs14_full_recompute_weighted_heldoutval_resume10000

Tokenizer 设计

为了兼容 GLM-5.2 生态，本模型的 tokenizer/vocab 直接采用 GLM-5.2 同款词表，而不是旧 Laoyao 65K BPE。当前 g0033 上的引用路径是：

/mnt/beegfs/yi/laoyao_2b_moe/tokenizer/glm5.2/tokenizer.json

该 tokenizer 从 ModelScope zai-org/GLM-5.2 下载，当前训练配置使用的 vocab size 为 154,856，tokenizer.json sha256 为 19e773648cb4e65de8660ea6365e10acca112d42a854923df93db4a6f333a82d。后续训练数据应按这个 tokenizer 重新统计/切分 token budget。

g0050 训练状态入口

g0050 上的实际训练 repo 路径：

/ssd/workspace/yi/laoyao_2b_moe

当前主训练入口为：

bash scripts/resume_pretrain_8192_8gpu_mbs14.sh

该入口默认从 runs/pretrain_8192_8gpu_dp8_mbs14_full_recompute_weighted_heldoutval_resume10000/checkpoints 恢复，使用：

seq_length=8192
micro_batch_size=14
global_batch_size=112
tensor/pipeline/expert/context parallel = 1/1/1/1
distributed optimizer + overlap grad reduce + overlap param gather
full recompute, uniform, recompute_num_layers=1
save_interval=2500
eval_interval=15000
heldout validation prefix: dataset/val/megatron_8192_glm52/heldout_2p8k_text_document

Megatron indexed validation 数据是本地派生产物，被 .gitignore 忽略；需要在目标机器上从 dataset/val/data/heldout_2p8k_packed_text.jsonl 重新生成或从训练机器同步。

g0033 路径约定

repo 路径：

/mnt/beegfs/yi/laoyao_2b_moe

预训练数据实际读取路径：

/mnt/beegfs/yi/laoyao_2b_moe_pretraining_dataset/train/pretrain_rebalanced_web40_edu20_chinese10_science10_logic10_math5_code5_200b_v1_20260701

数据不再复制到 repo 内；训练直接读取上面的源输出目录。dataset/pretrain/data/ 仍被 .gitignore 忽略，仅用于小规模临时样本。

模型导出与 heldout 评测

Megatron DCP checkpoint 可导出为 HuggingFace custom model：

python3 tools/hf_laoyao_moe/convert_laoyao_dcp_to_hf.py \
  --checkpoint-dir runs/pretrain_8192_8gpu_dp8_mbs14_full_recompute_weighted_heldoutval_resume10000/checkpoints/iter_0107500 \
  --tokenizer-dir tokenizer/glm5.2 \
  --output-dir runs/hf_exports/iter_0107500

HF custom model 当前没有实现 KV cache，因此生成和评测脚本均显式 use_cache=False。

heldout 2.8k HF 评测入口：

python3 tools/hf_laoyao_moe/eval_heldout_2p8k.py \
  --model-dir runs/hf_exports/iter_0107500 \
  --data dataset/val/data/heldout_2p8k_sft_prompt_completion.jsonl \
  --out-dir runs/hf_eval/heldout_2p8k/iter_0107500 \
  --device cuda \
  --max-length 2048

评测逻辑沿用 tokenizer-swap 实验的口径：

所有样本计算 prompt-conditioned completion NLL/PPL、NLL/token、bits/byte。
对能解析出候选项的 MCQ 样本，按每个候选 continuation 的 logprob 打分。
主 accuracy 是平均 token logprob 归一化后的 mcq_acc_avg_norm。
mcq_acc_sum 作为辅助指标，因为它更容易偏向短选项。

6.2 KiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape