ModelScope中我训练本地的jsonl训练模型是baichuan2-7b-chat，脚本咋改？

这样--custom_train_dataset_path对的，其他参数参考这个example,
https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/baichuan2_7b_chat/lora_ddp_ds/sft.sh
。～～win环境下的路径您看下是否改成\ 。本地数据集文件上传到notebook，web-ui界面上传notebook中的路径。上传参考：
https://modelscope.cn/docs/%E8%AF%BB%E5%86%99%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8E%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%BC%A0%E8%BE%93
。此回答来自钉群魔搭ModelScope开发者联盟群 ①。

楼主你好，看来你的描述，可以通过以下步骤来修改sft.sh脚本以训练本地jsonl文件，并将其上传到ModelScope：

1. 打开sft.sh脚本，并找到以下行：

   python sft.py \
    --model_type <model_type> \
    --pretrained_model_path <pretrained_model_path> \
    --train_file <train_file> \
    --output_dir ./output \
    --do_train
   

   

2. 将<model_type>替换为baichuan2-7b-chat，将<pretrained_model_path>替换为你想要使用的预训练模型路径。

3. 将<train_file>替换为你本地训练数据集的路径，比如/path/to/your_train_data.jsonl。

4. 保存并关闭sft.sh脚本。

关于如何将本地数据集文件上传到notebook，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在ModelScope的notebook界面中，点击左侧的文件夹图标，打开文件浏览器。

2. 在文件浏览器中，点击右上角的"上传"按钮。

3. 选择你要上传的本地数据集文件并点击"打开"。

4. 等待文件上传完成，上传完成后，你将在文件浏览器中看到已上传的文件。