创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面，参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。 “数据集” 可在

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在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在数据标注平台或套件其它应用导入可用状态的数据集信息，包括“数据集名称”、“来源”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）

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在准备自监督训练数据和有监督微调数据时，除行业数据外，建议混入一定比例的通用数据，防止模型在经过训练后出现通用问答能力下降的情况。 行业数据 : 通用数据的比例按业内经验有1 : 1、1 : 5。实际训练过程中，行业数据和通用数据和的配比需要根据具体情况进行权衡，需要通过多次训练进行调

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多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因：多标签场景下时，做随机数据切分后，包含某一类标签的样本均被划分到训练集，导致验证集无该标签样本。由于这种情况出

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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简易编辑器菜单栏。 模型训练名称：创建模型训练工程时的工程名称。 调试环境：创建调试环境时选择的调试环境。 模型训练模板：使用模板创建项目时显示使用的模板名称。 2 任务执行区。 ：重新配置当前训练工程的调试环境。 ：以页签形式分别显示训练任务的系统日志、运行日志、运行图和Tensorbo

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准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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oss_mask给mask掉 训练数据构造：在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容，并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>"字符串去除。随后将“Human”和“MOSS”的文本内容进行拼接，拼接方式如下，其中

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选择数据 模型训练前，需要选择训练数据和测试数据。建议训练数据和测试数据分成两个实例，方便算法查找训练或测试数据的位置。 单击第一个代码框下方的“选择数据”，弹出“选择数据”代码框。 界面对训练集、验证集和测试集的概念做出了详细的注释。 待配置参数说明，如表1所示。 表1 选择数据

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模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算

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因此，批大小需要根据数据集的规模和特点，以及模型的复杂度和性能进行调整。同时，批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时，沿着梯度方向移动的步长。一般来说，批大小和学习率成正比。如果批大小增大，学习率也相应增大；如果批大小减小，那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。

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2-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）

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} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assiant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assiantant_ids

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} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assiant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assiantant_ids

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