#开发自定义微调模板

#模板结构概述

自定义微调模板应包含必要的配置文件和训练脚本。例如，YOLOv5 目标检测微调模板（finetune-object-detection）通常具有如下目录结构：

• 核心训练脚本： 负责模型训练逻辑。
• 工具脚本： 提供与平台交互的辅助函数。
• 配置文件： 指定训练环境和参数。

#核心职责与脚本要求

您的主要职责是实现自定义微调训练脚本（通常命名为 run.sh）。为确保您的脚本能顺利集成到 Alauda AI 平台子任务中，请遵循以下三项关键要求：

#1. 引入平台工具脚本

在主训练脚本开头（如 run.sh），加入以下命令以加载平台提供的工具函数：

#!/usr/bin/env bash

set -ex
SCRIPT_DIR=$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" &>/dev/null && pwd -P)
source ${SCRIPT_DIR}/util.sh

目的： util.sh 脚本提供了平台标准函数，如参数获取、路径解析和日志记录。请参考示例，确保您的脚本正确使用内置参数和控制流程。

#2. 模型输出路径通知

在训练函数退出前，必须执行以下命令，将微调后模型的输出路径传递给后续任务（如模型上传）：

echo "${MODEL_PATH}/${OUTPUT_DIR}" > ${TASK_META_OUTPUT_PATH_FILE}

目的： 该机制使平台能够识别并收集最终训练产物。请确保路径正确构造（基础模型路径 + 相对输出目录）。

#3. 脚本执行权限

在将微调模板上传至 GitLab 模型仓库前，确保所有 Bash 脚本文件（尤其是 run.sh 及其依赖的 .sh 文件）具有可执行权限。
操作： 通过执行 chmod +x *.sh 或针对单个文件设置权限。

#关键参数参考表

在实现微调模板时，请参考下表了解模板目录及脚本中的核心参数及其含义。这些参数定义了基础模型、数据集与平台环境的关联方式。
建议： 在编写自定义模板前，先学习官方示例模板，了解参数在实际训练流程中的使用。

#config.yaml – 模板 YAML 文件

#util.sh – 工具脚本

#run.sh – 模板执行脚本