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学习空间
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算法备案公示
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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。
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LoRA微调训练
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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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LoRA微调训练
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
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LoRA微调训练
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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所
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LoRA微调训练 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行
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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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LoRA微调训练 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行
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自动学习
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使用AI Gallery微调大师训练模型
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迭代周期记录LOSS值。 微调产物说明 模型微调完成后，会得到一个新模型，即微调产物。 在微调大师页面，单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。选择“模型文件”页签可以查看微调产物。各文件说明请参见表3。 图1 微调产物示例 表3 微调产物说明 文件名 文件说明
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
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LoRA微调训练 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
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LoRA微调训练 步骤1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。
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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b
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