Treinamento LLM

O comando aitraining llm treina modelos de linguagem grandes com suporte para múltiplos trainers e técnicas.

Início Rápido

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --trainer sft

Trainers Disponíveis

Trainer	Descrição
`default` / `sft` / `generic`	Fine-tuning supervisionado
`dpo`	Otimização Direta de Preferências
`orpo`	Otimização de Razão de Chances de Preferências
`ppo`	Otimização de Política Proximal
`grpo`	Otimização de Política Relativa de Grupo (ambientes personalizados)
`reward`	Treinamento de modelo de recompensa
`distillation`	Distilação de conhecimento

generic é um alias para default. Todos os três (default, sft, generic) produzem o mesmo comportamento.

Requisitos do Trainer PPO: PPO requer --rl-reward-model-path (caminho para um modelo de recompensa treinado) ou --model-ref (modelo de referência para divergência KL). Veja Treinamento PPO para documentação completa.

Requisitos do Trainer GRPO: GRPO requer --rl-env-module (caminho do módulo Python) e --rl-env-class (nome da classe) para o ambiente personalizado. Veja Treinamento GRPO para documentação completa.

Grupos de Parâmetros

Os parâmetros são organizados em grupos lógicos:

Parâmetros Básicos

Parameter	Description	Default
`--model`	Base model to fine-tune	`google/gemma-3-270m`
`--data-path`	Path to training data	`data`
`--project-name`	Output directory name	`project-name`
`--train-split`	Training data split	`train`
`--valid-split`	Validation data split	`None`

Sempre especifique esses parâmetros: Embora --model, --data-path e --project-name tenham padrões, você deve sempre defini-los explicitamente para seu caso de uso. O parâmetro --project-name define a pasta de saída - use um caminho como --project-name ./models/my-experiment para controlar onde o modelo treinado é salvo.

Configuração de Treinamento

Parameter	Description	Default
`--trainer`	Training method	`default`
`--epochs`	Number of training epochs	`1`
`--batch-size`	Training batch size	`2`
`--lr`	Learning rate	`3e-5`
`--mixed-precision`	fp16/bf16/None	`None`
`--gradient-accumulation`	Accumulation steps	`4`
`--warmup-ratio`	Warmup ratio	`0.1`
`--optimizer`	Optimizer	`adamw_torch`
`--scheduler`	LR scheduler	`linear`
`--weight-decay`	Weight decay	`0.0`
`--max-grad-norm`	Max gradient norm	`1.0`
`--seed`	Random seed	`42`

Checkpointing e Avaliação

Parameter	Description	Default
`--eval-strategy`	When to evaluate (`epoch`, `steps`, `no`)	`epoch`
`--save-strategy`	When to save (`epoch`, `steps`, `no`)	`epoch`
`--save-steps`	Save every N steps (if save-strategy=steps)	`500`
`--save-total-limit`	Max checkpoints to keep	`1`
`--logging-steps`	Log every N steps (-1 for auto)	`-1`
`--resume-from-checkpoint`	Resume from checkpoint path, or `auto` to detect latest	`None`

Performance e Memória

Parameter	Description	Default
`--auto-find-batch-size`	Automatically find optimal batch size	`False`
`--disable-gradient-checkpointing`	Disable memory optimization	`False`
`--unsloth`	Use Unsloth for faster training (SFT only, llama/mistral/gemma/qwen2)	`False`
`--use-sharegpt-mapping`	Use Unsloth’s ShareGPT mapping	`False`
`--use-flash-attention-2`	Use Flash Attention 2 for faster training	`False`
`--attn-implementation`	Attention implementation (`eager`, `sdpa`, `flash_attention_2`)	`None`

Requisitos do Unsloth: Unsloth funciona apenas com trainers sft/default e arquiteturas de modelo específicas (llama, mistral, gemma, qwen2). Veja Integração Unsloth para detalhes.

Backend e Distribuição

Parameter	Description	Default
`--backend`	Where to run (`local`, `spaces`)	`local`
`--distributed-backend`	Distribution backend (`ddp`, `deepspeed`)	`None`
`--ddp-timeout`	DDP/NCCL timeout in seconds	`7200`

Comportamento Multi-GPU: Com múltiplas GPUs e --distributed-backend não definido, DDP é usado automaticamente. Defina --distributed-backend deepspeed para otimização DeepSpeed Zero-3. O treinamento é iniciado via Accelerate.

Checkpointing DeepSpeed: Ao usar DeepSpeed, o salvamento do modelo usa accelerator.get_state_dict() e desempacota o modelo. O salvamento do adaptador PEFT é tratado de forma diferente sob DeepSpeed.

Parâmetros PEFT/LoRA

Parameter	Description	Default
`--peft`	Enable LoRA training	`False`
`--lora-r`	LoRA rank	`16`
`--lora-alpha`	LoRA alpha	`32`
`--lora-dropout`	LoRA dropout	`0.05`
`--target-modules`	Modules to target	`all-linear`
`--quantization`	int4/int8 quantization	`None`
`--merge-adapter`	Merge LoRA after training	`True`

Processamento de Dados

Parameter	Description	Default
`--text-column`	Text column name	`text`
`--block-size`	Max sequence length	`-1` (model default)
`--model-max-length`	Maximum model input length	Auto-detect from model
`--padding`	Padding side (`left` or `right`)	`right`
`--add-eos-token`	Append EOS token	`True`
`--chat-template`	Chat template to use	Auto by trainer
`--packing`	Enable sequence packing (requires flash attention)	`None`
`--auto-convert-dataset`	Auto-detect and convert dataset format	`False`
`--max-samples`	Limit dataset size for testing	`None`
`--save-processed-data`	Save processed data: `auto`, `local`, `hub`, `both`, `none`	`auto`

Seleção Automática de Template de Chat: Trainers SFT/DPO/ORPO/Reward usam tokenizer (template integrado do modelo) por padrão. Use --chat-template none para treinamento de texto simples.

Salvamento de Dados Processados: Por padrão (auto), dados processados são salvos localmente em {project}/data_processed/. Se o dataset fonte era do Hub, também é enviado como dataset privado. Colunas originais são renomeadas para _original_* para prevenir conflitos.

Exemplos de Treinamento

SFT with LoRA

aitraining llm --train \
  --model meta-llama/Llama-3.2-1B \
  --data-path ./conversations.jsonl \
  --project-name llama-sft \
  --trainer sft \
  --peft \
  --lora-r 16 \
  --lora-alpha 32 \
  --epochs 3 \
  --batch-size 4

Treinamento DPO

Para DPO, você deve especificar os nomes das colunas para prompt, resposta escolhida e resposta rejeitada:

aitraining llm --train \
  --model meta-llama/Llama-3.2-1B \
  --data-path ./preferences.jsonl \
  --project-name llama-dpo \
  --trainer dpo \
  --prompt-text-column prompt \
  --text-column chosen \
  --rejected-text-column rejected \
  --dpo-beta 0.1 \
  --peft \
  --lora-r 16

DPO e ORPO requerem que --prompt-text-column e --rejected-text-column sejam especificados.

Treinamento ORPO

ORPO combina SFT e otimização de preferências:

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-2-2b \
  --data-path ./preferences.jsonl \
  --project-name gemma-orpo \
  --trainer orpo \
  --prompt-text-column prompt \
  --text-column chosen \
  --rejected-text-column rejected \
  --peft

Treinamento GRPO

Treine com Group Relative Policy Optimization usando seu próprio ambiente de recompensa:

aitraining llm --train \
  --model deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \
  --trainer grpo \
  --rl-env-module my_envs.hotel_env \
  --rl-env-class HotelEnv \
  --rl-num-generations 4 \
  --rl-max-new-tokens 256 \
  --peft \
  --lr 1e-5

GRPO gera múltiplas completações por prompt, pontua-as através do seu ambiente (0-1), e otimiza a política. Veja Treinamento GRPO para detalhes da interface do ambiente.

Distilação de Conhecimento

Treine um modelo menor para imitar um maior:

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --teacher-model google/gemma-2-2b \
  --data-path ./prompts.jsonl \
  --project-name distilled-model \
  --use-distillation \
  --distill-temperature 3.0

Padrões de distilação: --distill-temperature 3.0, --distill-alpha 0.7, --distill-max-teacher-length 512

Logging e Monitoramento

Weights & Biases (Padrão)

O logging W&B com visualizador LEET está habilitado por padrão. O visualizador LEET mostra métricas de treinamento em tempo real diretamente no seu terminal.

# W&B is on by default - just run training
aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model

Para desabilitar W&B ou o visualizador:

# Disable W&B logging entirely
aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --log none

# Keep W&B but disable terminal visualizer
aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --no-wandb-visualizer

TensorBoard

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --log tensorboard

Push para Hugging Face Hub

Faça upload do seu modelo treinado:

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --push-to-hub \
  --username your-username \
  --token $HF_TOKEN

O repositório é criado como privado por padrão. Por padrão, o repositório será nomeado {username}/{project-name}.

Nome de Repositório Personalizado ou Organização

Use --repo-id para fazer upload para um repositório específico, útil para:

Fazer upload para uma organização em vez da sua conta pessoal
Usar um nome de repo diferente do seu project-name local

# Upload para uma organização
aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name ./local-training-output \
  --push-to-hub \
  --repo-id my-organization/my-custom-model-name \
  --token $HF_TOKEN

# Upload para conta pessoal com nome diferente
aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name ./experiment-v3 \
  --push-to-hub \
  --repo-id your-username/production-model \
  --token $HF_TOKEN

Parâmetro	Descrição	Padrão
`--push-to-hub`	Habilitar upload para o Hub	`False`
`--hub-private` / `--no-hub-private`	Criar repo como privado ou publico	`True` (privado)
`--username`	Usuário HF (para nomeação padrão do repo)	`None`
`--token`	Token de API do HF	`None`
`--repo-id`	ID completo do repo (ex: `org/model-name`)	`{username}/{project-name}`

Ao usar --repo-id, você não precisa de --username já que o ID do repo já especifica o destino. No entanto, você ainda precisa de --token para autenticação.

Opções Avançadas

Varreduras de Hiperparâmetros

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name sweep-experiment \
  --use-sweep \
  --sweep-backend optuna \
  --sweep-n-trials 10

Avaliação Aprimorada

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --use-enhanced-eval \
  --eval-metrics "perplexity,bleu"

Ver Todos os Parâmetros

Veja todos os parâmetros para um trainer específico:

aitraining llm --trainer sft --help
aitraining llm --trainer dpo --help

Próximos Passos

Configurações YAML

Use arquivos de configuração

Treinamento DPO

Mergulho profundo em DPO

LoRA/PEFT

Fine-tuning eficiente

Distilação

Distilação de conhecimento

Treinamento GRPO

RL com ambientes personalizados

Básicos do CLI

Configuração

Comandos de Treinamento

Uso Avançado

Inferência

Treinamento LLM

Treinamento LLM

Início Rápido

Trainers Disponíveis

Grupos de Parâmetros

Parâmetros Básicos

Configuração de Treinamento

Checkpointing e Avaliação

Performance e Memória

Backend e Distribuição

Parâmetros PEFT/LoRA

Processamento de Dados

Exemplos de Treinamento

SFT with LoRA

Treinamento DPO

Treinamento ORPO

Treinamento GRPO

Distilação de Conhecimento

Logging e Monitoramento

Weights & Biases (Padrão)

TensorBoard

Push para Hugging Face Hub

Nome de Repositório Personalizado ou Organização

Opções Avançadas

Varreduras de Hiperparâmetros

Avaliação Aprimorada

Ver Todos os Parâmetros

Próximos Passos

Configurações YAML

Treinamento DPO

LoRA/PEFT

Distilação

Treinamento GRPO

Básicos do CLI

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