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https://github.com/InternLM/InternBootcamp.git
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- Add quick start guide for InternBootcamp in both English and Chinese - Update README and README_zh to include new quick start links - Create detailed documentation for using Xtuner with Bootcamp data
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# 快速开始
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InternBootcamp提供了数据生成、模型训练、模型评测等功能，可参考如下指南快速入门。
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为确保后续操作成功执行，请确保您已经安装了InternBootcamp，并将项目根目录设为工作目录。
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## 数据生成
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运行[**run_pipeline.sh**](examples/pipelines/run_pipeline.sh)即可根据[默认配置](examples/pipelines/data_configs)生成对应的测试与训练数据。若有自定义配置等需求可参考[Pipeline Usage](examples/pipelines/README_zh.md)进行个性化配置。
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```bash
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source examples/pipelines/run_pipeline.sh
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```
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生成的数据保存于[bootcamp_generator_outputs目录](examples/bootcamp_generator_outputs)，数据批次以时间戳命名，具体目录结构如下
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```
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examples/
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├── ...
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└──bootcamp_generator_outputs/
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├── ...
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└── 2025-xx-xx-xx:xx:xx/
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├── test/
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│ ├── bootcamp_0.jsonl
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│ ├── ...
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│ └── bootcamp_n.jsonl
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└── train/
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├── bootcamp_0.jsonl
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├── ...
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└── bootcamp_n.jsonl
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```
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## 模型训练
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我们提供了两种训练框架（Xpuyu,Verl）的支持体系。
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### Xpuyu
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可参考[Xpuyu说明文档](examples/xpuyu_usage/README_zh.md)快速进行高效训练。
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### Verl
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要在Verl框架下加入Bootcamp任务进行训练，需要参考说明文档将bootcamp奖励计算方法嵌入verl框架，具体参考[Verl说明文档](examples/verl_usage/README_zh.md)进行。
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## 模型评测
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我们针对bootcamp任务，提供了个性化的评测服务，在使用FastChat、Ollama等框架部署好待测模型并获取对应API Url 与API Key后,使用如下命令可快速评测已部署的模型在**InternBootcamp_eval**评测集上的性能：
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```bash
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cd InternBootcamp
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python examples/unittests/run_eval.py \
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--url http://127.0.0.1:8000/v1 \
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--api_key EMPTY \
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--model_name r1_32B \
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--api_mode completion \
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--template r1 \
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--max_tokens 32768 \
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--temperature 0 \
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--test_dir examples/data/InternBootcamp_eval \
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--max_concurrent_requests 128 \
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--timeout 6000 \
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--max_retries 16 \
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--max_retrying_delay 60
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```
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注意当api_mode指定为completion时，需正确设置对应的template（支持r1、qwen、internthinker、chatml（with no system prompt））。更详细的内容参考[评测手册](examples/unittests/README_zh.md)。 |