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选择数据集格式 支持选择MOSS、Alpaca和ShareGPT。训练数据需要按照对应格式，上传符合规范的数据集，以更好完成训练任务。关于数据集示例，请参见支持的数据集格式。 说明： 如果数据集选择错误，您可以通过以下方式查看日志详情。 登录ModelArts Studio控制台，在“
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
ta.sh脚本，自定义环境变量的值，并在Notebook中运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
ed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
rocess_data.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft
eed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
ed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft
第三个元素(group_id="2")代表增量实例信息，长度即为增量实例个数。其余信息和全量类似。 global_rank_table.json具体示例如下： { "version": "1.0", "status": "completed", "server_group_list":
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
n/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 权重转换脚本中的环境变量 参数 示例 参数说明 $1 hf2hg、mg2hf 运行 2_convert_mg_hf.sh 时，需要附加的参数值。如下： hf2hg：用于Hugging
h大于此值，将不进行投机推理。其使用原因是投机推理在大batch下收益会显著下降，故需要在batch过大时关闭该特性。 投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型，llama1.1b作为小模型，启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。
= [output.get_data_to_numpy() for output in outputs] 更多Python接口的高级用法与示例，请参考Python API。 父主题： 模型适配
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