STF安装

本文介绍如何在MAC系统中安装STF平台,并提供详细的启动步骤。通过使用Homebrew安装必要的依赖项如rethinkdb和graphicsmagick等,再通过npm全局安装STF。启动过程分为启动rethinkDB服务和STF服务两步,最后通过浏览器访问指定地址即可使用。

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MAC下STF安装与启动

安装命令:

brew install rethinkdb graphicsmagick zeromq protobuf yasm pkg-config

npm install -g stf

项目地址https://github.com/openstf/stf


安装完成之后开始启动

第一步启动rethinkDB,终端执行:rethinkdb

第二步启动STF,重新打开一个终端界面执行,注意,这执行下面命令时需要重新打开一个终端

stf local --public-ip 本机IP地址/0.0.0.0 我本机的IP是111.111.111.111
stf local --public-ip 111.111.111.111 --allow-remote
其中

---例如的ip地址是111.111.111.111 那就在执行的时候添加上ip自己本机的ip地址

--allow-remote表示允许远程访问。

第三步:浏览器输入http://localhost:7100/

不需要注册,填写用户名和邮箱,直接点击进入



### 关于 DeepSpeed SFT 的技术文档和相关信息 DeepSpeed 提供的一键式 RLHF 训练框架中包含了对监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)的支持。通过该框架,可以利用单一脚本来完成整个训练流程中的不同阶段,其中包括SFT部分[^1]。 #### 监督微调(Supervised Fine-Tuning) 在对话系统的开发过程中,SFT 是指使用标注好的高质量数据集来调整预训练模型参数的过程。这一步骤旨在使大型语言模型能够更好地理解和遵循指令,从而提高其生成回复的质量与准确性。对于采用 DeepSpeed 进行 SFT 的具体操作而言: - **准备数据**:收集并整理用于微调的数据集,这些数据通常由一系列输入提示及其对应的理想响应组成。 - **配置环境**:安装必要的依赖库以及设置好硬件资源(如 GPU)。确保环境中已正确部署了 DeepSpeed 库及相关组件。 - **编写训练脚本**:创建 Python 脚本文件,在其中定义模型架构、加载预处理后的数据集,并指定优化器和其他超参数选项。值得注意的是,借助 DeepSpeed 可以简化此过程,因为只需要一个简单的命令就可以启动完整的训练流水线。 ```bash deepspeed train_sft.py \ --model_name_or_path <pretrained_model> \ --data_file <path_to_datafile> \ --output_dir ./results \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 8 \ --learning_rate 5e-6 \ --logging_steps 10 \ --save_strategy epoch ``` 上述命令展示了如何运行带有特定参数的 SFT 训练作业。这里假设 `train_sft.py` 已经被适当地构建为支持 DeepSpeed 功能。 为了获取更多关于 DeepSpeed 中 SFT 实现细节的信息,建议访问官方 GitHub 页面上的博客文章和技术文档部分,那里提供了详细的指南和支持材料。
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