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AI开发平台MODELARTS-工具介绍及准备工作:准备工作

AI开发平台MODELARTS-工具介绍及准备工作:准备工作

时间：2024-12-17 18:06:50
AI开发平台MODELARTS 训练benchmark工具

准备工作

  1. 完成准备工作内容，生成benchmark-cli工具。
  2. 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/
  3. 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
  4. 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：

  5. 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。
support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_llm_train_91136.html

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