准备数据

Alpaca数据

本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca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。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。

训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。

自定义数据

用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下：

使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。

请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key 标志来选择用于训练的列。

{
    'id': '1',
    'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April',
    'title': 'April',
    'text': 'April is the fourth month...'
}                     

上传数据到指定目录

将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下：

1. 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
2. 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。

   mkdir training_data 

   数据存放参考目录结构如下：

   ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ）
     |── training_data
          |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet  #训练原始数据集