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--datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。 --hf-path：本地 HuggingFace 权重的路径，比如/ho
--datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat)，默认为chat，依据实际的模型选择。 --hf-path：本地 HuggingFace 权重的路径，比如/home
--datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。 --hf-path：本地 HuggingFace 权重的路径，比如/ho
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值【full、lora】如果设置为"full"，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
r：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置，详解如下： 参数 示例值 参数说明 stage pt 表示训练类型。可选择值： pt：预训练 sft：指令微调 finetuning_type full 表示训练策略。可选择值： full：全参微调 lora：lora微调
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
--datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat)，默认为chat，依据实际的模型选择。 --hf-path：本地 HuggingFace 权重的路径，比如/home
--datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。 --hf-path：本地 HuggingFace 权重的路径，比如/ho
r：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置，详解如下： 参数 示例值 参数说明 stage pt 表示训练类型。可选择值： pt：预训练 sft：指令微调 finetuning_type full 表示训练策略。可选择值： full：全参微调 lora：lora微调
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts
云监控服务”，进入“云监控服务”管理控制台。 在左侧导航栏，选择“告警 > 告警规则”页面，单击“创建告警规则”。 在“创建告警规则”页面，“资源类型”选择“ModelArts”，“维度”选择“服务”，“触发规则”选择“自定义创建”，设置告警策略，完成其他信息填写后，单击“立即创建”。 方式二：对单个服务设置告警规则
表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"user", "content": "hello"} ] }' 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选 默认值 参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
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