GPU。

GPU。

微软开源了一个分布式训练deepspeed框架，目前来讲，主流微调工具支持的分布式训练框架都是基于deepseed来实现的，这个框架的特点就是它支持千亿级参数模型的训练，基本上可以适配目前英伟达下面的主流显卡。deepspeed框架的核心目标是降低大模型训练成本，提升显存和计算效率。它其实基于PyTorch这个框架来构建的，支持库。[{# 单轮对话},# 多轮对话},}]单轮对话转换代码如下：#

微软开源了一个分布式训练deepspeed框架，目前来讲，主流微调工具支持的分布式训练框架都是基于deepseed来实现的，这个框架的特点就是它支持千亿级参数模型的训练，基本上可以适配目前英伟达下面的主流显卡。deepspeed框架的核心目标是降低大模型训练成本，提升显存和计算效率。它其实基于PyTorch这个框架来构建的，支持库。[{# 单轮对话},# 多轮对话},}]单轮对话转换代码如下：#

我们提出了一个大型清洁汉语会话语料库（LCCCLCCC-base和LCCC-large。为了保证语料库的质量，设计了严格的数据清洗流水线。该管道涉及一组规则和几个基于分类器的过滤器。诸如攻击性或敏感词、特殊符号、表情符号、语法错误的句子和不连贯的对话等噪音都会被过滤掉。LCCC数据集包含large和base版本，large版本数据很大，基于base数据集选择1000到3000条数据作为样本的输入话

我们提出了一个大型清洁汉语会话语料库（LCCCLCCC-base和LCCC-large。为了保证语料库的质量，设计了严格的数据清洗流水线。该管道涉及一组规则和几个基于分类器的过滤器。诸如攻击性或敏感词、特殊符号、表情符号、语法错误的句子和不连贯的对话等噪音都会被过滤掉。LCCC数据集包含large和base版本，large版本数据很大，基于base数据集选择1000到3000条数据作为样本的输入话

OpenCompas是书生蒲语公司的一个开源项目，旨在为机器学习和自然语言处理领域提供多功能、易于使用的工具和框架。其中包含的多个开源模型和开源数据集（BenchMarks），方便进行模型的效果评测。目前支持.jsonl和.csv两种格式的数据集。

OpenCompas是书生蒲语公司的一个开源项目，旨在为机器学习和自然语言处理领域提供多功能、易于使用的工具和框架。其中包含的多个开源模型和开源数据集（BenchMarks），方便进行模型的效果评测。目前支持.jsonl和.csv两种格式的数据集。

各阶段使用的对话模版如下：由于微调框架修改了大模型，故后续都要以微调框架的对话模版为主！！！vllmvllm默认使用大模型自带的对话模版，若要使用自动以的对话模版，需要添加参数。利用现有对话模板，直接配置一个如下的json文件使用。model_name为必填项，可以是LMDeploy内置对话模板名（通过可查阅），也可以是新名字。其他字段可选填。当model_name是内置对话模板名时，json文件

各阶段使用的对话模版如下：由于微调框架修改了大模型，故后续都要以微调框架的对话模版为主！！！vllmvllm默认使用大模型自带的对话模版，若要使用自动以的对话模版，需要添加参数。利用现有对话模板，直接配置一个如下的json文件使用。model_name为必填项，可以是LMDeploy内置对话模板名（通过可查阅），也可以是新名字。其他字段可选填。当model_name是内置对话模板名时，json文件