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【开源实习】albert模型微调
DONE
#IAUONP
Intern
杨宇澄
创建于
2024-09-30 10:57
【任务分值】30分 【任务需求】 使用昇腾设备，基于MindNLP套件对模型进行模型微调，选择合适的数据集和参考微调实现。 【数据集】 根据模型选择数据集 【参考资料】 模型参考代码实现https://github.com/mindspore-lab/mindnlp/tree/master/mindnlp/transformers/models **在代码仓找到对应模型** 【验收标准】 1. 到Github搜索该模型已有的微调仓（用来确定使用的数据集和精度对比的参考baseline） 2. 使用MindNLP加载该模型，并进行微调（可以使用MindNLP的trainer或自行构造训练流程） 3. 使用昇腾910B（华为云代金券）进行训练 【任务技术要求】 注意事项： 1. 必须使用昇腾环境进行训练 2. 若模型找不到参考baseline的仓，请加群联系出题老师换题 3. 微调结果需持平或优于Pytorch+GPU结果。 4. 若baseline是Tensorflow、Paddle等框架实现，可不进行baseline复现，仅参考原论文，评价指标不达标的，进行说明即可。 Python3.9 MindSpore =2.3.1 【任务成果仓库】 https://github.com/mindspore-lab/mindnlp 【导师邮箱】 lvyufeng2007@hotmail.com **【加入NLP QQ技术交流群】** 群号：721548151
【任务分值】30分 【任务需求】 使用昇腾设备，基于MindNLP套件对模型进行模型微调，选择合适的数据集和参考微调实现。 【数据集】 根据模型选择数据集 【参考资料】 模型参考代码实现https://github.com/mindspore-lab/mindnlp/tree/master/mindnlp/transformers/models **在代码仓找到对应模型** 【验收标准】 1. 到Github搜索该模型已有的微调仓（用来确定使用的数据集和精度对比的参考baseline） 2. 使用MindNLP加载该模型，并进行微调（可以使用MindNLP的trainer或自行构造训练流程） 3. 使用昇腾910B（华为云代金券）进行训练 【任务技术要求】 注意事项： 1. 必须使用昇腾环境进行训练 2. 若模型找不到参考baseline的仓，请加群联系出题老师换题 3. 微调结果需持平或优于Pytorch+GPU结果。 4. 若baseline是Tensorflow、Paddle等框架实现，可不进行baseline复现，仅参考原论文，评价指标不达标的，进行说明即可。 Python3.9 MindSpore =2.3.1 【任务成果仓库】 https://github.com/mindspore-lab/mindnlp 【导师邮箱】 lvyufeng2007@hotmail.com **【加入NLP QQ技术交流群】** 群号：721548151
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分支
未关联
未关联
master
revert-merge-293-master
开始日期 - 截止日期
-
置顶选项
不置顶
置顶等级：高
置顶等级：中
置顶等级：低
优先级
不指定
严重
主要
次要
不重要
预计工期
（小时）
参与者（1）
1
https://gitee.com/mindspore/community.git
git@gitee.com:mindspore/community.git
mindspore
community
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