ModelScope关于qwen1.5的微调有最佳实践的手册吗？

ModelScope提供了关于Qwen1.5系列模型微调的详细手册和最佳实践。关键步骤包括：

模型部署：

登录PAI控制台，选择工作空间。
在快速开始页面，选择qwen1.5-7b-chat模型，点击部署，配置推理服务资源。

微调训练：

在模型详情页，点击右上角的“微调训练”。
准备数据集，可上传至OSS或使用NAS/CPFS/NFS存储。
配置计算资源，需V100/P00/T4 GPU。
调整超参数，如学习率(默认5e-5)、训练轮数(默认1)、批次大小(默认1)等。
支持JSON格式数据，包含"instruction"（问题）和"output"（答案）字段。

技术细节：

可选LoRA/QLoRA轻量化训练，配置LoRA相关参数如lora_dim、load_in_4bit或load_in_8bit。
使用梯度累积优化训练过程，配置gradient_accumulation_steps。

模型调用与服务：

训练完成后，可在同一页面选择资源组部署为在线服务。
通过PAI Python SDK也可进行模型部署和调用。
确保遵循官方指南操作，以实现模型的有效微调与部署。

部署及微调Qwen1.5系列模型通义千问1.5模型部署与微调_人工智能平台 PAI（PAI） 通过PAI控制台

通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践 步骤一：准备通义千问模型