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S Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
S Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
S Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
S Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
S Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
zer文件,需要修改代码。修改文件chatglm4-9b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图3 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B
okenization_chatglm.py 。 271行要添加注释,修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件(1) 291至300行要修改,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件(2) Qwen系列
okenization_chatglm.py 。 271行要添加注释,修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件(1) 291至300行要修改,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件(2) Qwen系列
zer文件,需要修改代码。修改文件chatglm4-9b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图3 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
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Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
见”。创建完成后,支持修改可见范围。 “公开”:表示公开资产,所有用户都可以查看该资产。 当选择公开AI应用,系统会自动提交资产公开申请,审核通过之前资产还是私密状态,审核通过后就会变成公开状态。 “私密”:表示仅部分用户可见。 “仅自己可见”:默认状态,表示仅AI应用创建者可见该资产。
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