Packing+多模态数据使用deepspeed微调Qwen3.6-35B-A3B发生数据预处理死锁
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 48/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-engineering, machine-learning
Direzione di ricerca
Riprodurre con il comando swift sft fornito, concentrandosi su --packing true con il dataset multimodale. Ispezionare swift/dataset/preprocessor/core.py intorno alle righe 325 e 353, quindi confrontare le esecuzioni con il packing disabilitato, i dati multimodali rimossi o num_proc impostato su None. Il lavoro è completato quando il preprocessing e il training non entrano più in deadlock con la configurazione segnalata.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Checklist / 检查清单
- I have searched existing issues, and this is a new bug report. / 我已经搜索过现有的 issues,确认这是一个新的 bug report。
Bug Description / Bug 描述
NPU910B Qwen3.6-35B-A3B sft死锁,似乎和Packing/多模态数据强相关。
在8*910B上测试
使用的镜像是swift官方提供的swift4.3.0-910B镜像 自己加上了deepspeed的zero3补丁:https://github.com/modelscope/ms-swift/issues/9657
会在这里死锁:
键盘中断后调用栈
How to Reproduce / 如何复现
我用的训练命令:
swift sft
--model /tmp/Qwen3.6-35B-A3B
--dataset /tmp/final.jsonl \ #这是我自己制作的一个多模态数据集,Agent数据每个个包含1-3张图片
--split_dataset_ratio 0.5
--torch_dtype bfloat16
--tuner_type lora
--target_modules all-linear
--freeze_vit true
--freeze_aligner true
--lora_rank 8
--lora_alpha 32
--num_train_epochs 16
--packing true \ #这个会导致死锁 CPU占用率为0
--per_device_train_batch_size 1
--per_device_eval_batch_size 1
--gradient_accumulation_steps 2
--learning_rate 5e-5
--max_length 40960
--save_steps 100
--eval_steps 100
--save_total_limit 2
--logging_steps 2
--deepspeed zero3_offload
--sequence_parallel_size 8
--padding_free true
--attn_impl flash_attn
--output_dir /tmp/result
具体卡在预处理的这里
https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/v4.3.0/swift/dataset/preprocessor/core.py#L353
看不到是卡在哪个数据上了
https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/v4.3.0/swift/dataset/preprocessor/core.py#L325
如果把这里的num_proc设置为None,就不会死锁在数据预处理阶段,但是会死锁在Train 0/100
如果关闭packing或者不使用多模态数据,就一切正常
Additional Information / 补充信息
No response
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 16k
- Fork
- 1.8k
- Merge medio
- 2g 3h
- PR unite (30g)
- 74
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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