LocalBackend fork_checkpoint doesn't update vLLM's initial LoRA
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 55/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- backend, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu từ LocalBackend._experimental_fork_checkpoint và theo dõi cách model.register tạo checkpoints/0000 cũng như cách PipelineTrainer cấu hình lora_modules của vLLM khi khởi động. Xác định liệu fork nên thay thế 0000 hay cập nhật trạng thái step đã được tải. Hoàn thành khi một model LocalBackend đã fork khởi động vLLM với các trọng số LoRA đã fork mà không cần workaround sao chép thủ công.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Problem
When using LocalBackend._experimental_fork_checkpoint with PipelineTrainer, the forked LoRA weights are not loaded by the vLLM inference server at startup.
Root cause: model.register(backend) creates an empty LoRA checkpoint at checkpoints/0000. Then _experimental_fork_checkpoint copies the source checkpoint to checkpoints/{source_step} (e.g. 0686). But when vLLM starts, it loads the adapter at @0 — which is the empty 0000 checkpoint, not the forked one.
Sequence:
model.register(backend)→ createscheckpoints/0000/(empty LoRA)backend._experimental_fork_checkpoint(model, from_model="kl-000-1")→ createscheckpoints/0686/(real weights)- vLLM starts with
lora_modules=[LoRAModulePath(name='model@0', path='checkpoints/0000')] - Training begins from an empty adapter instead of the forked checkpoint
Verification:
$ md5sum checkpoints/0000/adapter_model.safetensors checkpoints/0686/adapter_model.safetensors
3fb4a12a... checkpoints/0000/adapter_model.safetensors # empty
98dd58ba... checkpoints/0686/adapter_model.safetensors # forked
Current workaround
After calling _experimental_fork_checkpoint, copy the forked checkpoint files over 0000:
await backend._experimental_fork_checkpoint(model, from_model=src, ...)
# Overwrite empty 0000 with forked weights
step0_dir = art_path / project / "models" / model.name / "checkpoints" / "0000"
forked_dir = art_path / project / "models" / model.name / "checkpoints" / f"{fork_step:04d}"
for f in forked_dir.iterdir():
shutil.copy2(f, step0_dir / f.name)
Suggested fix
_experimental_fork_checkpoint on LocalBackend should either:
- Copy the forked checkpoint to
0000(overwriting the empty one), or - Update the model's state so vLLM knows to load the forked step instead of
@0
This issue is specific to LocalBackend — ServerlessBackend handles fork differently (uploads as W&B artifact with the correct step alias).
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 10.8k
- Fork
- 989
- Merge trung bình
- 11 giờ 38 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 104
Chuẩn bị môi trường
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của OpenPipe/ART
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 54/100
OpenPipe/ART#961 · 3 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
OpenPipe/ART#949 · 5 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 10/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 42/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 ngày
Issue tương tự
-
Broken links found in docsĐang mởdocs pydanty:is-working
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
pydantic/pydantic-ai#8863 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
run-llama/llama_index#23278 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
documentation from-review-extraction github-actions priority: low severity:nit
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
LearningCircuit/local-deep-research#6946 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
oracle/langchain-oracle#323 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
tenstorrent/tt-metal#58057 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày