请问黑盒化加速如何配置Rapidformer的启动训练CLI？

您好，可以这样配置：

#!/bin/bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
export MASTER_ADDR=localhost
export MASTER_PORT=6010
export NNODES=1
export NODE_RANK=0

rapidformer --task pretraining \
       --pretrained-model-name-or-path 'bert-base-uncased' \
       --num-layers 12 \
       --hidden-size 768 \
       --num-attention-heads 12 \
       --micro-batch-size 16 \
       --global-batch-size 128 \               #开启梯度累积
       --seq-length 512 \
       --tokenizer-type BertWordPieceLowerCase \
       --max-position-embeddings 512 \
       --train-iters 100 \
       --data-path book_wiki_owtv2_small_text_sentence \
       --vocab-file bert-en-uncased-vocab.txt  \
       --data-impl mmap \
       --split 980,20 \
       --lr 1e-3 \
       --lr-decay-style linear \
       --min-lr 0.0 \
       --lr-decay-iters 2000 \
       --weight-decay 1e-2 \
       --clip-grad 1.0 \
       --lr-warmup-fraction .01 \
       --mixed-precision \                    #开启混合精度训练
       --onnx-runtime-training \              #开启计算图优化
       --fsdp-memory-optimization \           #开启模型状态切分优化

黑盒化加速可以通过Rapidformer的CLI来实现。Rapidformer提供了一个命令行工具，可以用来配置Rapidformer的启动训练CLI，从而实现黑盒化加速。可以使用以下命令来配置Rapidformer的启动训练CLI：

rapidformer train --config <config_file> --model <model_file> --data <data_file> --output <output_file>