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原来是这样，明白了，请问一下，我这边想要做中文的text2sql任务，finetune大概需要多少的数据量，多少内存，以及几张卡
那个我看了，是可以选的，等于说两者之间没有什么关联么。选了一个另一个就没有作用了
我这边为了MP_SIZE=4,在eval阶段没有报错，而是卡住不动了。
DATA_ROOT=./GLM-main/data CHECKPOINT_PATH=./GLM-main/models_glm SAVE_PATH=./GLM-main/data/finetune_checkpoints DATESTR=$(date +"%m-%d-%H-%M") source $1 # Model source $2 # Task #NUM_WORKERS 预训练的服务器的数量 #num_gpu GPU的数量 #主机文件的路径 主机名或者ssh别名 #mp_size 模型并行的大小 NUM_WORKERS=1 NUM_GPUS_PER_WORKER=4 HOST_FILE_PATH="./hostfile" MP_SIZE=4 MASTER_PORT=$(shuf -n 1 -i 10000-65535)...
你好，我想知道，将模型分为几个部分之后，您那边的load-pretrained 的模型地址里都包含什么东西，就是checkpoint_path应该什么设置
test.source test.target train.source train.target val.source val.target 格式也是遵循你们之前设计的格式，内容主要是中文的text2sql数据集 我发现应该是 config/seq_customization.sh 中的eval-interval 参数的问题，在参数为1000 的时候就卡住了，应该怎么解决
> 那就是训练的时候不进行evaluate评估么