怎么用自己的数据集训练ModelScope模型 ？

要在ModelScope中使用自己的数据集训练模型，您可以按照以下步骤操作。此过程涉及数据准备、模型选择、配置训练参数以及启动训练任务。

1. 数据准备

在训练之前，您需要准备好自己的数据集，并将其上传至阿里云的存储服务（如OSS）。以下是具体步骤：

1.1 创建存储空间

• 在进行微调或增量训练前，需创建一个OSS Bucket存储空间用于存放数据集。
• 登录阿里云控制台，进入OSS管理页面，创建一个新的存储空间（Bucket）。

1.2 上传数据集

• 将本地数据集文件上传至OSS存储空间：
  1. 在PAI控制台中，进入工作空间列表，选择目标工作空间。
  2. 单击快速开始 > Model Gallery，进入Model Gallery页面。
  3. 在模型详情页面，单击训练，然后在数据集配置区域选择OSS文件或目录。
  4. 单击上传文件，将本地数据文件上传至OSS路径。

1.3 数据格式要求

• 确保数据集格式符合模型的要求。例如，某些模型可能需要特定的JSON或CSV格式。如果不确定，请参考模型文档中的数据格式说明。

2. 模型选择

在Model Gallery中查找适合您业务需求的预训练模型：

2.1 查找模型

• 登录PAI控制台，进入Model Gallery页面。
• 根据领域和任务类型筛选模型。例如，如果您需要自然语言处理模型，可以选择相关领域的模型。
• 查看模型详情页面，了解模型的预训练数据集信息、参数量等，确保其与您的业务场景匹配。

2.2 确定微调方式

• Model Gallery支持多种微调方式，包括：
  • SFT（监督微调）：通过指定输入输出对模型参数进行微调。
  • DPO（直接偏好优化）：优化模型以符合人类偏好。
• 根据业务需求选择合适的微调方式。

3. 配置训练参数

在模型详情页面，单击训练，进入微调训练配置页面，完成以下参数设置：

3.1 基本信息

• 任务名称：为训练任务命名，便于后续管理。
• 最大运行时长：设置任务运行的最长时长。如果未设置，默认不限制运行时间。

3.2 数据集配置

• 训练数据集：选择已上传至OSS的数据集路径。
• 验证数据集（可选）：添加验证数据集以评估模型性能。

3.3 输出配置

• 输出路径：选择云存储路径，用于保存训练生成的模型和日志文件。
• 如果已在工作空间中配置默认OSS存储路径，则会自动填充该路径。

3.4 计算资源配置

• 节点数量：根据模型规模选择计算节点数量。
• 资源规格：选择实例规格（建议所选规格的算力高于默认配置）。
• 对于参数量较大的模型（如Qwen-72B），建议使用显存更大的GPU（如灵骏智算资源）。

3.5 超参数配置

• 根据模型支持的超参数进行调整。例如，学习率、批次大小等。
• 如果不确定，可以使用默认值。

4. 启动训练任务

• 完成所有配置后，单击训练按钮，启动微调任务。
• 页面将跳转至任务详情页面，您可以在此查看训练任务的实时状态、日志和评估结果。

5. 模型评估与部署

5.1 模型评估

• 训练完成后，系统会自动生成评估指标（如精确率、召回率、F1值）。
• 如果评估结果不满足需求，可以重新调整数据集或超参数，再次进行训练。

5.2 模型部署

• 训练好的模型会自动注册到AI资产-模型管理中。
• 在模型管理页面，选择目标模型并单击部署，按照提示完成模型的在线服务部署。

重要提醒

• 费用说明：Model Gallery本身免费，但模型部署和训练会收取EAS和DLC费用，请提前了解计费规则。
• 数据质量：确保数据集的质量和格式符合要求，低质量数据可能导致训练效果不佳。
• 资源选择：对于大模型（如Qwen-72B），建议使用高性能GPU资源（如灵骏智算资源），否则可能导致训练失败。

通过以上步骤，您可以成功使用自己的数据集对ModelScope模型进行微调训练，并部署为在线服务。