| # GKD |
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| 如果你是首次使用 GKD,请先参考 [GKD文档](../Instruction/GKD.md)。 |
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| GKD(Generalized Knowledge Distillation,广义知识蒸馏)是一种将教师模型的知识迁移到学生模型的训练方法,通过计算两个模型输出分布之间的 Jensen-Shannon 散度(JSD)损失来实现知识蒸馏。 |
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| ## 功能支持 |
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| Megatron GKD 当前已支持以下功能: |
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| - **训练模式**:全参数训练与 LoRA 微调 |
| - **并行策略**:支持上下文并行(CP)、流水线并行(PP)、张量并行(TP)和专家并行(EP) |
| - **模型支持**:兼容 Megatron-SWIFT 中的 LLM 及 MLLM |
| - **Teacher Offload**:支持将教师模型卸载到 CPU 以节省 GPU 显存 |
| - **在线生成**:支持使用 vLLM 进行学生模型的 on-policy 生成 |
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| ### 当前限制 |
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| - **教师模型在线生成**(`seq_kd=True`):当前 Sequential KD 模式下的教师模型生成暂不支持 |
| - **非vLLM生成**:On-policy 生成当前仅支持 vLLM |
| - **教师模型使用与学生模型不同的并行参数**: 将在未来版本支持 |
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| ⚠️ 注意事项: |
| - **On-policy 生成**:需要启用 vLLM(`--use_vllm true --vllm_mode colocate/server`) |
| - 当 `lmbda > 0` 但未启用 vLLM 时,将自动回退到离线学习模式(使用数据集响应) |
| - 当 `seq_kd=True` 时,由于教师生成暂不支持,将自动回退到离线学习模式,如需使用,请提前用[swift infer](../Instruction/Inference-and-deployment.md)推理数据集 |
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| ## 参数说明 |
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| ### GKD 特有参数 |
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| | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |
| |------|------|--------|------| |
| | `--teacher_model` | str | - | 教师模型路径或模型 ID<br>*使用 `teacher_model_server` 时可省略 | |
| | `--teacher_model_server` | str | None | 教师模型服务地址(仅支持 `vllm serve`),如 `http://localhost:8000` | |
| | `--gkd_logits_topk` | int | None | Top-K logits 数量,使用外部教师 API 时必须设置 | |
| | `--beta` | float | 0.5 | JSD 散度插值系数:<br>• 0.0: Forward KL<br>• 0.5: 对称 JSD<br>• 1.0: Reverse KL | |
| | `--lmbda` | float | 0.5 | On-Policy 学习触发概率:<br>• 0.0: 纯 Off-Policy<br>• 1.0: 纯 On-Policy | |
| | `--seq_kd` | bool | False | 是否使用教师生成的响应(当前暂不支持) | |
| | `--temperature` | float | 0.9 | 温度参数,用于采样和损失计算 | |
| | `--sft_alpha` | float | 0 | 混合一定比例的sft loss,对非student生成结果生效 | |
| | `--max_completion_length` | int | 512 | 生成时的最大 token 数 | |
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| ### 批量相关参数 |
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| 与 Megatron SFT 相同,使用以下参数控制批量大小: |
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| | 参数 | 说明 | |
| |------|------| |
| | `--micro_batch_size` | 每张 GPU 的训练批次大小 | |
| | `--global_batch_size` | 全局批次大小:`micro_batch_size × dp_size × gradient_accumulation_steps` | |
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| ## 三种训练模式 |
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| GKD 支持三种训练模式,通过 `lmbda` 和 `seq_kd` 参数控制: |
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| ### Mode 1: On-Policy 学习 |
| - 触发条件:`random() < lmbda` 且 `use_vllm=True` |
| - 数据来源:学生模型生成的响应 |
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| ### Mode 2: Sequential KD(当前暂不支持) |
| - 触发条件:`random() >= lmbda` 且 `seq_kd=True` |
| - 数据来源:教师模型生成的响应 |
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| ### Mode 3: Off-Policy 学习 |
| - 触发条件:其他情况 |
| - 数据来源:数据集中的标注响应 |
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| ## 参考 |
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| 更多参数请参考[命令行文档](./Command-line-parameters.md) |
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| 训练脚本请参考 [Megatron GKD 脚本](https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/main/examples/megatron/rlhf/gkd) |
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| 使用 Teacher Server 的训练脚本请参考 [这里](https://github.com/modelscope/ms-swift/blob/main/examples/megatron/rlhf/gkd/teacher_server.sh) |
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