基于Roberta模型，选择一个新的分类数据集，尝试仿照Bert数据并行代码进行多卡训练(2卡即可)‘

pip install git+https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git

等待下载安装完成，出现错误不需要理会。

确认Terminal在工作区目录下，在目录下创建目录

mkdir common
mkdir core

cp -r /home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindnlp/* /home/ma-user/work/common
cp -r /home/ma-user/anaconda3/envs/MindSpore/lib/python3.9/site-packages/mindnlp/* /home/ma-user/work/core

git clone https://github.com/mindspore-lab/mindnlp.git

mindnlp/llm/peft/ia3/sequence_classification.ipynb

在自然语言处理（NLP）领域，借助MindSpore框架来开展数据并行训练时，存在这样一种情况：当我们对大模型的参数进行冻结操作后，在输入数据阶段，会给定一系列包含具体数据以及对应标签的样本，同时还会提供一条待预测的数据。随后，大模型会基于这些输入信息输出针对该待预测数据的预测值。值得注意的是，在整个这一过程之中，大模型原本被冻结的参数并不会发生任何改变。  正因为有着这样的特性，所以当把该模型应用到下游的各类任务当中时，便无需再去更新其参数了。如此一来，这种基于MindSpore NLP的数据并行训练模式，就能够轻松地扩展到各种各样不同的任务场景之中，为自然语言处理相关的诸多应用提供了极大的便利，也展现出了良好的通用性和适应性。 

昇思打卡营第五期第三课|基于MindSpore NLP的数据并行训练

基于Roberta模型，选择一个新的分类数据集，尝试仿照Bert数据并行代码进行多卡训练(2卡即可)

人工智能

开发工具

使用MindSpore框架，基于Roberta模型在2卡Ascend设备上进行多卡训练，配置环境并安装依赖，通过数据并行实现序列分类任务。冻结大模型参数后，可用于下游任务而无需更新，展现了良好的通用性和适应性。

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昇思打卡营第五期第三课|基于MindSpore NLP的数据并行训练

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