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yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。
kenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
kenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
kenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
k目录下，包含训练性能测试和训练精度测试脚本。 代码目录如下: benchmark ├── config # 默认的配置，使用前根据实际情况修改数据集路径dataset_dir、权重路径model_name_or_path ├── deepspeed
yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>任务完成输出excel表格路径，默认为"./"当前所在路径。
示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro
kenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
kenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的bug，导致在读取tokenizer文件时，加载的vocab_size出现类似如下尺寸不匹配的问题。
应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力，同时
_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。
示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro
示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro
GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
er] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量
GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时
er] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集； GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集； MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量
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