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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,
动下载和安装可用的更新,这可能导致系统在不经意间被重启;如果使用的软件依赖于特定版本的内核,那么当系统自动更新到新的内核版本时,可能会出现兼容性问题。在使用Ubuntu20.04时,建议手动控制内核的更新。 禁用自动更新可能会导致您的系统变得不安全,因为您需要手动安装重要的安全补
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NodePoolSpec object 更新节点池的请求体。 表4 NodePoolSpec 参数 是否必选 参数类型 描述 resources 是 PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表5 PoolResource
可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity
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ner_work_dir}:代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home
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