创建notebook
登录控制台
创建notebook
如果出现提示按如下操作
回到列表页面创建notebook参数如下：
配置mindnlp环境
Install from Pypi
You can install the official version of MindNLP which is uploaded to pypi.
pip install mindnlp
Daily build
You can download MindNLP daily wheel from here.
Install from source
To install MindNLP from source, please run:
pip install git+https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
# or
git clone https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
cd mindnlp
bash scripts/build_and_reinstall.sh执行pip install mindnlp 会看到下面会有些版本冲突，不用理会
执行mindnlp脚本
pip install git+https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
# or
git clone https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git
cd mindnlp
bash scripts/build_and_reinstall.sh如果你现在去页面打开notebook脚本你就会发现会提示Mindformers冲突
执行pip uninstall mindformers命令，删除依赖包，OK基础环境处理好了。
执行notebook开始训练
首先需要训练脚本，训练脚本可以参考mindnlp/llm/peft at master · mindspore-lab/mindnlp · GitHub目录下的脚本，下载到本地
跟着文档执行会发现如下提示选y继续执行
问题1
如果出现如下异常多重试几次
问题2
这是因为获取不到huggingface库导致的
解决
到huggingface官网下载数据集
数据集目录：https://huggingface.co/datasets/takala/financial_phrasebank
下载数据集，在终端目录/home/ma-user/work目录下执行代码git clone https://huggingface.co/datasets/takala/financial_phrasebank获取数据集。
开始训练模型
跟着脚本一路往下，会看到首先创建模型，然后加载数据集，加载token，最后训练，输入精度结果，报存模型加载模型。
使用ia3算法微调模型
使用GLUE-MRPC数据集
选取ia3数据集mindnlp/llm/peft/ia3/seq_2_seq/peft_ia3_mindnlp.ipynb at master · mindspore-lab/mindnlp · GitHub
在终端目录/home/ma-user/work目录下执行代码git clone https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue获取数据集。
改变脚本参数
在之前lora_seq2seq.ipynb脚本的基础上改配置
修改配置
注意：注释掉之前lora的配置改成ia3的。
改变导入包
# from mindnlp.peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
from mindnlp.peft import get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, LoraConfig, TaskType,IA3Config改变配置
# creating model
# peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1)
peft_config = IA3Config(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False)改变数据集
# loading dataset
# dataset = load_dataset("financial_phrasebank", "sentences_allagree",cache_dir='/home/ma-user/work/financial_phrasebank/')
dataset = load_dataset("financial_phrasebank", "sentences_allagree",cache_dir='/home/ma-user/work/glue/mrpc')开始训练
训练的结果差一点哪位大佬提供下思路看看如何调整
发布到昇思大模型平台
配置参数
总结
开始上手大模型，要求不高跑起来就好，关注我后续持续优化深度探讨模型。
最后
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