框架进行ModelScope微调的步骤一般是哪几个步骤呢 ？

使用框架进行ModelScope微调的步骤主要包括以下几个：

1. 上传数据集：在LLama Factory平台上，首先需要上传自己的数据集。数据集可以是文本文件、CSV文件或其他格式，具体取决于任务类型。上传后，平台会自动解析数据集，为后续的微调工作提供便利。
2. 选择微调模型：接下来，用户可以在LLama Factory平台上选择适合任务的LLama系列模型作为基础模型。平台提供了多种不同规模的模型供用户选择，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
3. 配置微调参数：在选择了基础模型后，用户需要配置微调参数。这些参数包括学习率、批大小、微调轮数等，用户可以根据任务需求进行调整。平台还提供了默认参数配置，方便用户快速开始微调。
4. 启动微调任务：配置完微调参数后，用户可以启动微调任务。这一步骤会正式开始模型的微调过程。
5. 进行模型评估：微调完成后，进行模型评估是一个重要的步骤。这可以通过使用ModelScope提供的评估工具来完成，以确保微调后的模型达到了预期的效果。
6. 使用训练后的模型进行推理：最后，使用训练后的模型进行实际的推理工作，以应用于具体的业务场景或问题解决中
   总的来说，在整个微调过程中，ModelScope提供了统一的使用接口和标准模块，得用户可以通过简单的配置即可完成复杂的模型训练和推理任务。此外，ModelScope的灵活性和易用性也为不同规模和类型的任务提供了强大的支持。

使用框架进行ModelScope微调的步骤主要包括上传数据集、选择微调模型、配置微调参数和启动微调任务。具体如下：

1. 上传数据集：在LLama Factory平台上，用户需要上传自己的数据集，这可以是文本文件、CSV文件或其他格式，具体取决于任务类型。上传后，平台会自动解析数据集，以便后续微调用于训练。
2. 选择微调模型：用户在LLama Factory平台上选择合适的LLama系列模型作为基础模型。平台提供了多种不同规模的模型，用户可以根据自己的需求选择适合的模型。
3. 配置微调参数：选择了基础模型后，用户需要配置微调参数，包括学习率、批大小、微调轮数等。这些参数可以根据任务需求进行调整，平台也提供了默认参数配置，以便用户快速开始微调。
4. 启动微调任务：配置完微调数后，用户可以启动微调任务。此时，平台会开始使用已上传的数据集和配置的参数对所选模型进行微调。

总的来说，以上步骤概述了使用LLama Factory框架进行ModelScope微调的一般流程。

框架进行ModelScope微调的步骤主要包括以下几个：

1. 上传数据集：在LLama Factory平台上，用户需要上传自己的数据集，这可以是文本文件、CSV文件或其他格式，具体取决于任务类型。上传后，平台会自动解析数据集，为后续微调提供便利。
2. 选择微调模型：用户需要在LLama Factory平台上选择合适的LLama系列模型作为基础模型。平台提供了多种不同规模的模型供用户选择，以便根据需求进行微调。
3. 配置微调参数：选择基础模型后，用户需要配置微调参数，包括学习率、批大小、微调轮数等。用户可以根据任务需求进行调整，也可以使用平台提供的默认参数配置快速开始微调。
4. 构造trainer并开始训练：使用EpochBasedTrainer（及其子类）进行模型的训练。这个类会根据配置文件实例化模型、预处理器、优化器、指标等模块。训练模型的关键在于修改出合理的配置，其中用到的各组件都是ModelScope的标准模块。
5. 进行模型评估：训练结束后，进行模型评估，以验证模型的性能和效果。
6. 使用训练后的模型进行推理：最后，使用训练后的模型进行实际的推理工作，以应用于具体的业务场景。

总的来说，整个微调过程涉及到数据准备、模型选择、参数配置、模型训练、评估和推理等关键步骤。

一般根据显卡显存，选lora微调的较多。这里文档可以看下哈，https://github.com/modelscope/modelscope-classroom/tree/main/LLM-tutorial 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”