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评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径？ 创建Notebook文件后，右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理？ 父主题： 开发环境
数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为网络劫持、数据缓存等原因，存在数据不一致的问题。ModelArts提供通过计算SHA256值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。
如果未处理过数据，请参见SFT全参微调数据处理章节先处理数据。 Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。
开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
执行训练任务【旧】 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。
生成一定数量的正态分布的数据。
执行训练任务【旧】 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。
经常不能一次性获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率、AUC等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。
version_id String 训练作业的数据集版本ID。 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，modelarts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。
--max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。
计算步骤: 确定当前模型SLO要求，使用混推模式跑出满足SLO的最大batch值的全量与增量数据。
version_id String 训练作业的数据集版本ID。 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，ModelArts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。
如果需要通过VS Code连接Notebook方式进行代码调试，则需开启“SSH远程开发”并选择密钥对，请参考VS Code连接Notebook方式介绍。 参数填写完成后，单击“立即创建”进行规格确认。 参数确认无误后，单击“提交”，完成Notebook的创建操作。
评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本
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