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  • 准备工作 完成准备工作内容,生成benchmark-cli工具。 解压版本包data.tgz:测试样例数据;比如工作目录为:/homa/ma-user/LLaMAFactory # 将默认数据解压config同级目录 tar -zxvf ./benchmark/data.tgz ./benchmark/ 创建test-benchmark目录,该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置,修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容,参数详解可参考表1。 # 默认参数;根据自己实际要求修改 ## accuracy_cfgs.yaml、performance_cfgs.yaml dataset_dir: /xxxx/benchmark/data/dataset dataset: gsm8k_train_alpaca model_name_or_path: /data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块:基础配置块 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块 样例截图如下: 开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。
  • 准备工作 完成准备工作内容,生成benchmark-cli工具。 解压版本包data.tgz:测试样例数据;比如工作目录为:/homa/ma-user/LLaMAFactory # 将默认数据解压config同级目录 tar -zxvf ./benchmark/data.tgz ./benchmark/ 创建test-benchmark目录,该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置,修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容,参数详解可参考表1。 # 默认参数;根据自己实际要求修改 ## accuracy_cfgs.yaml、performance_cfgs.yaml dataset_dir: /xxxx/benchmark/data/dataset dataset: gsm8k_train_alpaca model_name_or_path: /data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块:基础配置块 ModelName块:该模型所需配置的参数,如qwen2.5-7b块 样例截图如下: 开始训练测试,具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试,根据实际情况决定。