LLM大语言模型端到端链路
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文通过LLM大语言模型端到端链路模板，为您介绍数据处理、模型训练和模型推理的全流程。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
LLM大语言模型数据处理-Alpaca-Cot
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源Alpaca-Cot中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对SFT数据进行数据清洗和处理。
LM大语言模型数据处理-github code
LLM数据处理算法提供了对数据样本进行编辑和转换、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的数据并生成符合要求的文本，方便为后续的LLM训练提供优质的数据。本文以开源RedPajama-Data中的少量数据为例，为您介绍如何使用PAI提供的大模型数据处理组件，对GitHub代码数据进行数据清洗和处理。
在LLM大语言模型deepgpu_llm 是按 batch=10000 的方式来推理的吗？
在LLM大语言模型如果输入 list 有 10000 个 sequence，deepgpu_llm 是按 batch=10000 的方式来推理的吗？ 以 vllm 为例，from vllm import LLMllm = LLM(..., max_num_seqs=8) # BATCHoutputs = llm.generate( prompts = [ "你好，我的名字叫"...
LLM大语言模型这个接口可以配置 batch 吗？默认是 batch=1 吗还是多少？
LLM大语言模型这个接口可以配置 batch 吗？默认是 batch=1 吗还是多少？接口 model.generate([start_ids], generation_config)我用的是from deepgpu_llm.qwen_model import qwen_model
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