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 # 模型微调快速入门手册
 
-# 前置要求：
-1.已购买算力集群，并且该算力集群被加入当前用户所在的workspace中
-2.集群有可用的大模型（目前微调只适用与llama2-7b模型）
-3.已准备本地/远程数据集，数据集格式为Q&A（目前仅支持CSV格式且文件大小不超过50M）
-
-## 操作流程：
-前置要求准备--》创建数据集--》创建参数组--》创建微调实验--》部署微调模型--》对话
-
-
-
-##  **创建数据集** 
- - 点击创建 **数据集**
-    ![创建数据集](images/dataset01.png)
-
-    - 输入数据集名称。
-    - 为数据集添加自定义标签。
-    - 选择数据集语言，当前支持中文/英文
-    - 选择要创建的数据集所属的集群以及命名空间，注意：数据集所有集群以及命名空间应该和微调实验所属集群/命名空间保持一致。
-    - 根据数据集的属性，设置授权协议。
-    - 根据数据集的大小，选择词条的数目。
-    - 根据数据集属性，选择数据集被应用的任务的类型，同时，可以添加子类型。
-    - 配置数据集的信息，可以上传本地数据集文件配置三种类型的数据集地址，或者设置插件，配置参数让插件拉取数据集。
-    - 数据集的特征映射填写数据集中文件的表头。
-    - 该数据集分为两列，列名分别为：question/answer
-    - 点击确认，创建数据集。以下为dce数据集为例：
-  
+大致流程为：[前置要求准备](#_2) -> [创建数据集](#_3) -> [创建参数组](#_4) -> [创建微调实验](#_5) -> [部署微调模型](#_6) -> [对话](#_7)
+
+## 前置要求
+
+1. 已购买算力集群，并且该算力集群被加入当前用户所在的 workspace 中
+2. 集群有可用的大模型（目前微调只适用与 llama2-7b 模型）
+3. 已准备本地/远程数据集，数据集格式为 Q&A（目前仅支持 CSV 格式且文件大小不超过 50M）
+
+## 创建数据集
+
+在 **模型微调** -> **数据集** 中，点击 **上传数据集** 按钮。
+
+![创建数据集](images/dataset01.png)
+
+- 输入数据集名称
+- 为数据集添加自定义标签
+- 选择数据集语言，当前支持中文/英文
+- 选择要创建的数据集所属的集群以及命名空间。注意：数据集所有集群以及命名空间应该和微调实验所属集群/命名空间保持一致。
+- 根据数据集的属性，设置授权协议
+- 根据数据集的大小，选择词条的数目
+- 根据数据集属性，选择数据集被应用的任务的类型，同时可以添加子类型
+- 配置数据集的信息，可以上传本地数据集文件配置三种类型的数据集地址，或者设置插件，配置参数让插件拉取数据集
+- 数据集的特征映射填写数据集中文件的表头。该数据集分为两列，列名分别为：question/answer
+
+点击 **确认** ，创建数据集。以 DCE 数据集为例：
+
 ![数据集](images/dataset02.png)
 
+## 创建参数组
+
+在 **模型微调** -> **数据集** 中，点击 **创建** 按钮。
+
+![创建参数组](images/create-parameter-groups.png)
+
+- 设置参数组基本信息，参数组名称以及微调类型和所属集群以及命名空间，目前支持的微调类型为：SFT
+- 按照需要配置参数组信息，点击右下角确认完成参数组的创建
 
-##  **创建参数组** 
- - 点击创建 **参数组**
-    ![创建参数组](images/create-parameter-groups.png)
+点击 **确认** 创建参数组
 
-    - 设置参数组基本信息，参数组名称以及微调类型和所属集群以及命名空间，目前支持的微调类型为：SFT
-    - 按照需要配置参数组信息，点击右下角确认完成参数组的创建。
-    - 点击确认，创建参数组。
-    ![参数组](images/parmergroup02.png)
+![参数组](images/parmergroup02.png)
 
-以dce参数组为例：
-    ![参数组](images/parmergroup01.png)
+以 DCE 参数组为例：
 
+![参数组](images/parmergroup01.png)
+
+## 创建微调实验
+
+1. 在 **模型微调** -> **数据集** 中，点击 **创建微调实验** 按钮
 
-##  **创建微调实验** 
- - 点击创建 **微调实验**
     ![创建微调实验](images/create-fine-tuning-experiment、.png)
 
+2. 填写表单
+
     - 实验名称：由小写字母、数字字符或“-”组成，并且必须以字母或数字字符开头及结尾。
     - 选择评估方式：实验中对模型使用的评分准则。
     - 选择命名空间。
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     - 任务名称：由小写字母、数字字符或“-”组成，并且必须以字母或数字字符开头及结尾。
     - 选择算力类型并填写物理卡个数。
 
-        !!! info
+    !!! info
 
-            当前模型服务仅支持Nvidia的GPU，模型会根据物理卡个数在GPU上进行分布式微调。
+        当前模型服务仅支持Nvidia的GPU，模型会根据物理卡个数在GPU上进行分布式微调。
 
     - 资源配置：
-        - CPU配额：通常需要使用多核CPU来加速训练和推理过程。具体的 CPU 配额需要根据任务的需求和可用的硬件资源来确定。
+
+        - CPU 配额：通常需要使用多核 CPU 来加速训练和推理过程。具体的 CPU 配额需要根据任务的需求和可用的硬件资源来确定。
         - 内存配置：根据模型的大小和数据集的大小来确定内存需求，并根据需要调整内存配置。
 
-        推荐CPU配额和内存配置请求值为 **4** Core，限制值为 **8** Core。
+        推荐 CPU 配额和内存配置请求值为 **4** Core，限制值为 **8** Core
 
-        !!!note
+        !!! note
 
             两者的请求值皆不可超过限制值。
 
-        ![任务配置](images/resource-allocation.png)
+    ![任务配置](images/resource-allocation.png)
 
     - 选择实验中要使用的 **基础大模型** 、 **数据组** 以及 **参数组** 。
 
     - 若要设置多个微调任务，可点击左下角 **添加任务** 创建新任务。
 
     ![alt text](images/add-task.png)
 
-    点击右下角 **确认** 按钮即可创建微调实验。
+3. 点击右下角 **确认** 按钮创建微调实验。
 
 ## 部署微调模型
 
-在 **模型仓库-内置模型的微调模型**中可以查看运行成功的实验结果。在此处，您可点击右侧 **⋮** 按钮，选择 **部署** 或 **删除** 。
+在 **模型仓库** -> **内置模型** 的微调模型中，可以查看运行成功的实验结果。
+
+1. 点击右侧的 **...** ，在弹出的选项中选择 **部署** 。
+
+    ![微调模型部署](images/dtx-chat01.png)
 
-1. 微调模型部署
-    - 点击右侧的 **...** ，在弹出的选项中选择 **部署** 。
-   ![微调模型部署](images/dtx-chat01.png)
-    - 填写模型服务名称、命名空间、算力配额、资源配置后点击 **确定** （注：资源给的太少服务会起不来）。
-   ![微调模型部署](images/dtx-chat02.png)
-    - 创建成功，接下来可以通过部署的模型提供服务
+2. 填写模型服务名称、命名空间、算力配额、资源配置后点击 **确定** （注：资源给的太少服务会起不来）。
+
+    ![微调模型部署](images/dtx-chat02.png)
+
+3. 创建成功，接下来可以通过部署的模型提供服务
 
 ## 模型服务对话
 
-1. 微调模型部署成功后，可以在 **模型服务-本地模型服务-微调模型**，勾选模型服务后，点击右侧 **对比对话** 即可与该模型 **对话**(注：最多选中三个微调模型进行对话)。
-![模型服务对话](images/dtx-chat03.png)
+1. 微调模型部署成功后，可以在 **模型服务** -> **本地模型服务** -> **微调模型** 勾选模型服务后，
+   点击右侧 **对比对话** 即可与该模型 **对话**
+   （注：最多可选中三个微调模型进行对话）。
+
+    ![模型服务对话](images/dtx-chat03.png)
+
 2. 可以输入训练集中的问题，点击发送给微调模型，以此验证模型微调的效果，微调模型会回答用户提出的问题。
-![模型服务对话](images/dtx-chat04.png)
+
+    ![模型服务对话](images/dtx-chat04.png)