ftdp 是一个闭源的处理数据工具，开源社区用户可以忽略此文档。
本节介绍了常见的 4 种使用 ftdp 数据集训练的使用场景：
- Case 1: 使用 Processed 数据集训练 InternLM2
- Case 2: 使用 Processed 数据集训练非 InternLM2 模型
- Case 3: 使用 Processed 普通对话数据集训任意模型
- Case 4: 使用 Tokenized 数据集训练 InternLM2
请先参考下方流程图，选择自己的使用场景。
graph TD;
A{ftdp 数据}
A -->|是| B{数据 tokenized}
B -->|否| C{使用 Internlm2 对话模板}
C -->|是| D{训练 Internlm2 }
D -->|是| E[Case 1]
D -->|否| F[Case 2]
C -->|否| G{离线处理数据集}
G -->|是| H[尚不支持]
G -->|否| I[Case 3]
B -->|是| J[Case 4]