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instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。 指令监督微调,复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo
选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。 此处生成的登录指令有效期为24小时，如果需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 指令监督微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录：指令微调训练常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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yaml # 样例yaml配置文件 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──intall.sh # 需要的依赖包
yaml # 样例yaml配置文件 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──intall.sh # 需要的依赖包
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录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。 指令监督微调,复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo
server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1
server失败，有残留信息，导致本次无法下载。 解决方法 方法一（本地）：打开命令面板（Windows： Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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yaml # 样例yaml配置文件 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──intall.sh # 需要的依赖包
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