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全面掌握大型语言模型训练：ModelScope生态系统的最佳实践

In-depth discussion
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本文概述了使用ModelScope生态进行大型语言模型（LLM）训练的全链路最佳实践，包括数据下载、预处理、模型训练及评估，旨在减少AI生成文本的“AI味”。
  • main points
  • unique insights
  • practical applications
  • key topics
  • key insights
  • learning outcomes

  • • main points

    • 1
      全面覆盖LLM训练的各个环节
    • 2
      提供具体的代码示例和操作步骤
    • 3
      结合实际案例进行数据处理和模型评估

  • • unique insights

    • 1
      使用LoRA微调模型以减少AI生成文本的特征
    • 2
      详细介绍了Data-Juicer的数据处理流程

  • • practical applications

    • 文章提供了从数据准备到模型评估的详细步骤，适合希望深入了解LLM训练的开发者和研究人员。

  • • key topics

    • 1
      LLM training best practices
    • 2
      Data preparation and processing
    • 3
      Model evaluation techniques

  • • key insights

    • 1
      In-depth exploration of ModelScope tools
    • 2
      Practical examples of data handling and model fine-tuning
    • 3
      Focus on reducing AI-generated text characteristics

  • • learning outcomes

    • 1
      Understand the complete workflow for training LLMs using ModelScope.
    • 2
      Gain practical skills in data processing and model evaluation.
    • 3
      Learn innovative techniques for fine-tuning models to reduce AI-generated text characteristics.
examples
tutorials
code samples
visuals
fundamentals
advanced content
practical tips
best practices

“ 引言

建议使用魔搭社区提供的免费GPU，已预置镜像。通过pip安装所需的依赖库，包括modelscope、data-juicer、ms-swift和evalscope，以确保环境的顺利搭建。

“ 数据集获取与预处理

Data-Juicer是一个多模态数据处理系统，旨在为LLM提供高质量数据。通过编写yaml配置文件，使用多种算子对数据进行清洗和处理，确保数据的质量和适用性。

“ 模型训练与微调

使用EvalScope进行模型效果评估，支持多种评估指标，如bleu和rouge。通过自定义评估配置文件，分析模型的生成效果和质量，确保模型的实际应用价值。

 Original link: https://developer.aliyun.com/article/1596790

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