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操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 （二选一） 训练权重合并及转换 推理前，需要将预训练或SFT全参微调产生的多个权重文件合并为一个，并转换为HuggingFace格式。 LoRA权重合并及转换 推理前，需要将LoRA微调训练产生的多个权重文件合并为一个，并转换为HuggingFace格式。 推理部署 部署推理服务 介绍如何部署并启动推理服务。 推理性能测试 介绍如何验证推理性能，包括静态和动态benchmark。 推理精度测试 介绍如何测试推理精度，并获取评测结果。
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