正文
预训练最常见的误解： "把模型结构写好 → 填上 tokenizer → 用 huggingface 跑起来就算训练了。"
—— 错。真要训练大模型，面对的不是“代码能不能跑”，而是：数据规模能 hold 住吗？模型结构能 scale 吗？Checkpoint 能断点续训吗？AMP / FS-DP / Multi-GPU / 微调适配全流程通吗？
背后，其实考验的是：系统架构设计能力
部分 LLM 预训练项目使用 PyTorch，不是因为 PyTorch 写起来更容易，而是：PyTorch 是动态计算图，可以随时调试/插断点/打印梯度，适合实验 + 研究。选 PyTorch，就意味着得亲手组织训练结构，没有compile() 一步到位，所有东西都得你写：
- Engine/Trainer
- Gradient Scaler
- 分布式策略（DDP、FSDP、DeepSpeed）
- DataLoader 自定义 Pipe
本篇带来一点分享：训练大模型，其实是在组织一个 GPU 分布式数据调度系统，PyTorch 给了你控制权，但也得承受其复杂度。
🧩 模块化结构
典型的大模型预训练目录：
pretrain/
├── config/ # 超参数配置（yaml / dataclass）
├── data/ # 数据加载 & tokenizer & mask策略
├── model/ # 模型结构（Transformer, Attention, Embedding等）
├── engine/ # Trainer调度器、AMP/Grad/Clip逻辑
├── utils/ # 日志、Checkpoint、分布式工具
├── train.py # 启动入口（调 config → 构建数据 → 模型 → Trainer）
└── README.md
PyTorch 没有“推荐结构”，但所有能跑到 scale 的系统，都演化出了类似结构。为什么？
—— 这不是风格，而是要生存下来的唯一解。
每一层拆开来看：
✅ config/：配置即注入系统的“可调性”：用 dataclass 定义每个实验参数：vocab_size、max_seq_len、batch_size、lr_scheduler 等；用 YAML/Hydra/ArgParse 实现参数组合管理；
✅ data/：训练不慢，靠的是流水线：多进程 tokenizer + Cache；mask 随机化、分布式数据划分；支持 IterableDataset、Streaming Dataset（重要）；
✅ model/：Transformer 永不过时，但 Attention 每家都不一样：基于 nn.Module 构建 Block；支持 RotaryEmbedding / RMSNorm / FlashAttention；模型并行设计预留位置（如 tensor parallel）；
✅ engine/：一切都交给 Trainer：Train loop with AMP（autocast, grad scaler）； Optimizer.step() / scheduler.step() / clip_grad()；支持 fsdp / ddp / deepspeed 等封装器
✅ utils/：你以为是杂项，其实是命门：Logger（TensorBoard/W&B）： Checkpoint save/load（支持 resume）；Seed control / time logger / loss smoother
下面是我搭建的最小可运行结构。
✅ 目录结构
my_pretrain_project/
├── train.py
├── config.py
├── model.py
├── data.py
├── engine.py
├── utils.py
└── requirements.txt
✅ train.py
from config import cfg
from model import MyTransformer
from data import build_dataloader
from engine import Trainer
model = MyTransformer(cfg)
dataloader = build_dataloader(cfg)
trainer = Trainer(model, dataloader, cfg)
trainer.train()
✅ model.py
class MyTransformer(nn.Module):
def __init__(self, cfg):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(cfg.vocab_size, cfg.hidden_dim)
self.blocks = nn.ModuleList([...]) # 简化处理
...
def forward(self, x):
...
✅ engine.py
class Trainer:
def __init__(self, model, dataloader, cfg):
self.model = model
self.loader = dataloader
self.optimizer = torch.optim.AdamW(...)
...
def train(self):
for batch in self.loader:
... # 含 AMP/autocast、梯度更新
小结
要想真正掌握大模型训练，别再 copy Huggingface 的训练 loop 了 —— 得自己搭一次完整系统，哪怕从最小版本开始。
这套框架你可以自由改造、接入自己的 tokenizer、加入 LoRA、加入自定义 loss、分布式策略等等。
本次分享如上，觉得有用就点个赞吧～你们的鼓励是我持续输出的续航电池🔋✨
