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- ars_opd/configs.py: 冻结 dataclass，机器路径无默认强制显式传入； 双预算/enable_thinking/lr 差异均按 §7 规范标注 - __post_init__ 构造即校验，防"completion 预算为零→loss 恒 0"静默空训练 - tests/test_configs.py: 6 个校验测试 Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
114 lines
5.2 KiB
Python
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"""实验配置（当前只含层 1 的 SFTConfig，后续层在此文件追加各自的 dataclass）。
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设计约定（对应 CLAUDE.md §2"配置显式化"）：
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- 所有实验参数必须是这里某个 dataclass 的字段；代码里出现魔法数字/路径即违规。
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- 密钥（API key 等）不进配置类，走 `.env`（见 teacher.py）。
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- 机器相关路径（数据集、输出目录）不给默认值，强制调用方显式传入——
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防止参考实现里 `/fsx` 硬编码那类"在别人机器上必炸"的坑。
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass(frozen=True)
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class SFTConfig:
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"""层 1 SFT 基线的全部实验参数。
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论文锚点：§3.1 式(1) 的标准交叉熵 SFT；但按 §5.1 的基线定义，
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训练数据是 teacher rollout（离线蒸馏），不是人写答案——所以有
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`teacher_completions_path` 字段：DAPO 是 prompt-only 数据集，
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解答一律来自 teacher 生成的缓存文件。
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frozen=True：配置一旦构造即只读。训练中途被悄悄改掉的配置是最难
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排查的 bug 来源之一；要换参数就构造一个新实例，留下明确的代码痕迹。
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"""
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# ---- 机器相关路径（无默认值，必须显式传入）----
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dataset_path: str
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"""DAPO-Math-17K 的本地 parquet 路径（文件或目录），或 HF Hub 数据集名。"""
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output_dir: str
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"""checkpoint 与日志输出目录（远程必须落在 /data/zym 下）。"""
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# ---- 数据 ----
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teacher_completions_path: str | None = None
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"""teacher 解答缓存（teacher.py 生成的 JSONL）。None 表示数据集自带
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assistant 轮次；若数据实际是 prompt-only 又没给此路径，data.py 会显式报错，
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不做静默兜底。"""
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dataset_split: str = "train"
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subset_size: int | None = 1000
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"""随机抽取的子集大小（控制 teacher API 成本，roadmap 定为 ~1k）；None = 全量。"""
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# ---- 序列双预算 ----
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# 非显然约束：prompt 与 completion 必须各有独立预算。若只用一个 max_length
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# 从右截断，超长解答会把 prompt 挤空，模型在"没有题目"的样本上学习解答
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# ——这是参考实现 collator(trainer:267-292) 的头号正确性卖点，此处继承。
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max_length: int = 4096
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"""prompt + completion 的总 token 预算。"""
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max_prompt_length: int = 1024
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"""prompt 单独预算；completion 实际预算 = max_length - len(截断后 prompt)。"""
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enable_thinking: bool = False
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"""Qwen3 chat 模板的思考开关。False 时模板注入空 `<think>\\n\\n</think>`。
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非显然约束：此开关改变渲染后的 prompt 文本，从而改变 prompt/completion
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的 token 边界——训练与推理必须取同一值，否则掩码整体错位。"""
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# ---- 优化 ----
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# 差异标注：论文 §5.1 的蒸馏训练用 lr=1e-6，参考实现 SFT 默认 2e-5
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# (train_distillation.py:73)。SFT 有真实 token 监督、信号密集，从参考实现取
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# 2e-5；层 5 的蒸馏配置再回到论文的 1e-6。
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learning_rate: float = 2e-5
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per_device_train_batch_size: int = 8
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gradient_accumulation_steps: int = 2
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"""全局 batch = 8(per_device) × 4(卡) × 2(累积) = 64，与参考实现注释的
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训练规模(trainer 配置注释"global batch 64")对齐。"""
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num_train_epochs: int = 1
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max_steps: int = -1
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""">0 时覆盖 num_train_epochs，只跑这么多步——远程 50 步 sanity 用；-1 = 按 epoch。"""
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lr_scheduler_type: str = "linear"
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warmup_ratio: float = 0.0
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gradient_checkpointing: bool = False
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"""0.6B 学生显存富余，不开（省 ~40% 显存、慢 ~30%）。注意：FSDP 下此开关
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是 no-op，真正的开关是 FSDP_ACTIVATION_CHECKPOINTING 环境变量（见
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scripts/ 训练脚本头部的前置块，docs/02 §2.6）。"""
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bf16: bool = True
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seed: int = 42
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# ---- 日志与保存 ----
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logging_steps: int = 1
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save_steps: int = 100
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save_total_limit: int = 2
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report_to: str = "none"
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""""none" 或 "wandb"。默认 none：本地调试不该悄悄往外发数据，远程脚本显式开。"""
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def __post_init__(self) -> None:
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"""构造即校验：配置错误必须在训练开始前炸，而不是跑到第一个超长样本才炸。"""
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if self.max_prompt_length >= self.max_length:
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raise ValueError(
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f"max_prompt_length({self.max_prompt_length}) 必须小于 "
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f"max_length({self.max_length})，否则 completion 预算为零，"
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f"所有样本的 labels 将全为 -100，loss 恒为 0 且无报错——静默空训练。"
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)
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if self.learning_rate <= 0:
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raise ValueError(f"learning_rate 必须为正，收到 {self.learning_rate}")
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if self.subset_size is not None and self.subset_size <= 0:
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raise ValueError(
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f"subset_size 必须为正整数或 None（全量），收到 {self.subset_size}"
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)
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if self.max_steps == 0 or self.max_steps < -1:
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raise ValueError(
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f"max_steps 只接受 -1（按 epoch）或正整数，收到 {self.max_steps}"
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)
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