大模型 sam代码配置

大模型 SAM (Scaling AutoML) 是一种用于大规模机器学习模型训练的框架，它通常与Hugging Face的Transformers库一起使用，尤其是与他们的Big Bird、M6等预训练模型配合。SAM代表了"Soft Actor-Critic for Model Scaling"，这是一种能够有效利用分布式计算资源对大型语言模型进行优化的策略。

在使用SAM进行代码配置时，主要包括以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装`transformers`、`datasets`以及`sacremoses`等必要的库，以及可能使用的分布式训练工具如`torchelastic`或`horovod`。

pip install transformers datasets sacremoses torchelastic # 或 horovod

2. **加载模型和数据集**：加载预训练的模型，比如`HfPreTrainedModel`，并准备适当的分词和数据集。

from transformers import HfPreTrainedModel, DataCollatorForLanguageModeling

model = HfPreTrainedModel.from_pretrained('m6')
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(model=model, tokenizer=model.tokenizer)

3. **设置超参数**：包括学习率、优化器、批量大小等，并配置SAM的具体参数，如`beta_1`、`alpha`等。

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-4)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=num_steps)
config = {"beta_1": 0.9, "beta_2": 0.999, "epsilon": 1e-8}

4. **训练循环**：使用`SAMScheduler`作为优化器，结合` Trainer` API 进行模型训练。

from transformers import SAMScheduler, Trainer

num_epochs = 3
train_dataset = ... # 加载数据
trainer = Trainer(
    model=model,
    args={
        "output_dir": "./results",
        "max_steps": num_steps,
        "per_device_train_batch_size": batch_size,
        "gradient_accumulation_steps": gradient_accumulation_steps,
        "learning_rate": learning_rate,
        "optimizers": (optimizer, scheduler),
        "lr_scheduler_type": "linear",
        "fp16": True,  # 如果使用混合精度
        "num_sam_steps": 1,  # SAM参数
        "scheduler": SAMScheduler(optimizer, beta=config["beta_1"], alpha=config["alpha"]),
    },
    train_dataset=train_dataset,
    data_collator=data_collator,
)

trainer.train()