modelscope中，只想验证custom_val_dataset_path里面的数据，咋改？

在您提供的命令行指令中，您想要使用自定义验证数据集custom_val_dataset_path来验证模型，而不进行其他额外的训练或采样操作。根据您的需求，可以对命令进行如下调整以专注于验证指定数据集：

PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
python /mnt/10101/staryea/aigc/modelscope_tuning/swift-main/examples/pytorch/llm/llm_infer.py \
    --ckpt_dir "output/v3/qwen1half-1_8b-chat/v0-20240401-070137/checkpoint-200" \
    --load_dataset_config true \
    --max_length -1 \
    --use_flash_attn false \
    --max_new_tokens 2048 \  # 这个参数控制生成的最大新token数，根据需要可调整或移除
    --temperature 0.1 \  # 温度参数影响生成样本的多样性，设为0则完全按照概率分布选择
    --top_p 0.7 \  # 控制采样时累积概率的阈值，与temperature一起影响生成结果
    --do_sample false \  # 置为false表示不进行采样，直接使用贪婪解码或 beam search（取决于代码实现）
    --val_dataset_sample -1 \  # 使用全部验证集样本，如果只想用自定义的则这个设置已经足够
    --eval_human false \  # 不进行人工评估
    --custom_val_dataset_path /mnt/10101/staryea/aigc/modelscope_tuning/data/qwen_intent_val_data_v3.jsonl \
    --skip_training true \  # 假设脚本支持此参数，用于跳过任何训练步骤，直接进入验证阶段

请注意，我添加了--skip_training true这一假设性参数，旨在表明您希望跳过训练直接进行验证。然而，这取决于您使用的具体脚本或框架是否支持这样的参数。如果该脚本没有直接提供跳过训练的选项，您可能需要查看脚本源代码，找到执行验证的逻辑部分，并手动修改以确保它不会尝试加载或执行训练过程。

另外，确保检查llm_infer.py脚本中是否有处理这些参数的具体逻辑，因为不是所有参数都能在所有脚本中通用。如果脚本本身不支持某些特定配置，您可能需要根据其内部逻辑进行适当调整。