Function Call 训练管理操作以及视频 #187

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21547230244cs · 2024-10-12T11:53:13+08:00

21547230244cs commented

2024-10-12 11:53:13 +08:00

首先，在算法管理里的公共算法找到function-call-04这个算法，点击复制算法。

填写算法名称，模型名称，还有版本号。按确定后便能在我的算法里找到新复制的算法。

在训练管理里创建训练任务，填入刚刚复制的算法，以及镜像名称function-call:v0.0.1，数据集选择公共数据集huggingface-cache。在分布式里填写“是”，资源池选择second-train-pool。然后选择“添加”。

之后训练管理便开始了，整个时长大约耗费1天20个小时。

可以在训练管理里的任务日志查看运行过程以及结果，可以看到调试后Action input变成了 json格式，说明微调后模型变得更好了。

首先，在算法管理里的公共算法找到function-call-04这个算法，点击复制算法。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702390719-d03fa204-2186-45b4-ad2a-dd5158c4cdff.png) 填写算法名称，模型名称，还有版本号。按确定后便能在我的算法里找到新复制的算法。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702474484-81385e0e-c931-4cf4-a7d7-1f09ecab33ac.png) 在训练管理里创建训练任务，填入刚刚复制的算法，以及镜像名称function-call:v0.0.1，数据集选择公共数据集huggingface-cache。在分布式里填写“是”，资源池选择second-train-pool。然后选择“添加”。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702610823-2a39f21c-c116-41e3-bfdf-f75efe80fe6f.png) ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702967698-65768c8f-f13f-4104-a074-dde0f64c72ed.png) 之后训练管理便开始了，整个时长大约耗费1天20个小时。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702019625-f1ddd240-6829-4dcb-9d56-ba4cc2436436.png) 可以在训练管理里的任务日志查看运行过程以及结果，可以看到调试后Action input变成了 json格式，说明微调后模型变得更好了。 ![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2024/png/48118617/1728702081828-5f6b5e36-1745-46c7-8429-20ff7d3779ba.png)

Functioncall训练管理.mp4

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2024-10-12 11:53:23 +08:00

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