训练模型需要以下步骤：
选择底模：选择 Baichuan2-7B-Chat 模型作为底模。 配置模型：配置模型本地路径和提示模板。 加载数据集：在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 设置学习率和训练轮次：根据自己的数据集大小和收敛情况来设置学习率和训练轮次。 减少显存需求：使用 FlashAttention-2 可以减少显存需求，加速训练速度；显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练。 编译模型：一旦模型被编译，就可以开始训练它。 训练模型：在本教程中，使用了一个单一的 GPU 来进行训练。每个 epoch 大约需要 15 至 20 分钟的时间。当然，你可以根据自己的需求进行更多的训练，这可能会得到更好的结果。