run_train.sh 说明文档

这份文件不是 notebook，而是一个 Shell 脚本。

你可以把它理解成：

• “把一长串训练命令提前写好，之后只要一键运行”

对于 Python 初学者来说，它的价值很大，因为它把：

• 进入目录
• 调用 Python 脚本
• 带上一组训练参数

这些动作都合并成了一份很短、很好复用的脚本。

一、文件原文

#!/usr/bin/env bash
set -e

cd "$(dirname "$0")"

python train_lora.py \
  --model_name_or_path sshleifer/tiny-gpt2 \
  --train_file data/sample_train.json \
  --validation_file data/sample_val.json \
  --output_dir outputs/tiny_lora_demo \
  --num_train_epochs 1 \
  --per_device_train_batch_size 2 \
  --per_device_eval_batch_size 2 \
  --learning_rate 5e-4 \
  --max_length 128 \
  --logging_steps 1 \
  --save_steps 10 \
  --eval_steps 10

二、这份脚本在做什么

它只做了一件事：

• 以命令行方式启动 train_lora.py

如果说 notebook 更适合：

• 看过程
• 看中间变量
• 一格一格理解

那么这个脚本更适合：

• 正式重复运行
• 少点几次按钮
• 少打很多字

三、逐行解释

#!/usr/bin/env bash

这一行叫 shebang。

它告诉系统：

• 这个文件要用 bash 来执行

简单理解：

• “请把我当成 bash 脚本来跑”

set -e

这是 shell 脚本里非常常见的一句。

意思是：

• 只要某一步报错，就立刻停止整个脚本

为什么要这样？

因为训练脚本里，如果前面已经失败了，后面继续执行通常只会造成更混乱的错误。

cd "$(dirname "$0")"

这句很实用。

它的作用是：

• 先找到当前脚本所在目录
• 再切换到这个目录

拆开理解：

$0

在 shell 里，$0 表示：

• 当前脚本本身的路径

dirname "$0"

dirname 的意思是：

• 取这个路径所在的目录

$(...)

这是 shell 的命令替换写法，表示：

• 先执行里面的命令
• 再把结果放到外面使用

所以整句意思就是：

• 切换到“脚本所在目录”

这样做的好处是：

• 无论你从哪里执行这份脚本
• 相对路径都更容易保持正确

python train_lora.py \

表示：

• 用 Python 运行 train_lora.py

末尾的反斜杠 \ 表示：

• 这一行还没结束
• 命令会继续接到下一行

这样写的好处是：

• 一长串参数更容易读

--model_name_or_path sshleifer/tiny-gpt2 \

表示给 Python 脚本传入参数：

• 参数名：model_name_or_path
• 参数值：sshleifer/tiny-gpt2

这个参数告诉脚本：

• 要加载哪个模型

一个非常重要的观察

这里传的是：

• sshleifer/tiny-gpt2

也就是在线模型名。

但 train_lora.py 的默认值其实是：

• /root/course_lora/models/tiny-gpt2

也就是本地路径。

所以这份脚本实际上在做一件事：

• 它用命令行参数覆盖了脚本默认值

这意味着如果网络不稳定，你可以考虑把这里改成：

--model_name_or_path /root/course_lora/models/tiny-gpt2

这样就能直接走本地模型，不必重新联网。

--train_file data/sample_train.json \

指定训练集文件路径。

--validation_file data/sample_val.json \

指定验证集文件路径。

--output_dir outputs/tiny_lora_demo \

指定训练输出目录。

也就是说，训练结果会保存到：

outputs/tiny_lora_demo

--num_train_epochs 1 \

训练轮数是 1。

这是最小实验的典型设置：

• 先跑通
• 不追求强效果

--per_device_train_batch_size 2 \

每张设备卡上的训练 batch size 是 2。

--per_device_eval_batch_size 2 \

验证 batch size 也是 2。

--learning_rate 5e-4 \

学习率是 0.0005。

--max_length 128 \

最大输入长度是 128 token。

--logging_steps 1 \

每 1 步打一次训练日志。

--save_steps 10 \

每 10 步保存一次。

--eval_steps 10

每 10 步做一次评估。

注意这里最后一行没有反斜杠，因为命令在这里结束。

四、这份脚本的真正作用

对初学者来说，这份脚本有两个意义：

1. 让你看到：notebook 之外，训练也可以完全在命令行中完成
2. 让你学会：训练配置其实就是一组参数

它帮助你从：

• “我只会点 notebook”

走向：

• “我已经能看懂训练命令”

五、你应该重点理解什么

1. run_train.sh 本身不训练模型，它只是启动 train_lora.py
2. 大部分训练控制逻辑，其实都体现在命令行参数里
3. 命令行参数会覆盖 Python 脚本里的默认参数
4. 如果以后你换模型、换数据，最先改的通常就是这份脚本里的参数