预训练任务 配置预训练脚本glm3_base.sh中的超参，并执行预训练任务。 Step1 配置预训练超参 预训练脚本glm3_base.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/glm3”目录下。训练前，可以根据实际需要修改

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预训练任务 配置预训练脚本qwen.sh中的超参，并执行预训练任务。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 预训练超参配置 预训练脚本qwen.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_trai

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预训练任务 配置预训练脚本llama2.sh中的超参，并执行预训练任务。 这里以Llama2-70B 8机64卡训练为例，对于Llama2-7B和Llama2-13B，操作过程与Llama2-70B相同，只需修改对应参数即可。 Step1 配置预训练超参 预训练脚本llama2.

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现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术主要是迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练。 父主题：

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自定义参数配置 填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。启动作业后会生成一条新的历史作业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。

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打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置：

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Standard模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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、预标注日志文件目录均可通过注入镜像的环境变量获取，详情见镜像制作（标注）。 预标注结果格式说明 推理完毕后，需要按照规定格式组织预标注结果，并保存在特定路径下的json文件中，路径要求见“模型文件基本要求”。 Json文件内容组织结构如下所示，labels字段中保存了每个预测对象的基本信息。

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模型微调 AI Gallery支持将模型进行微调，训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术，它是指在预训练好的模型基础上，通过调整部分参数，使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中，预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的，而在特定任务上，这些模

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保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推

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Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI

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自动学习 垃圾分类（使用新版自动学习实现图像分类） 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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8。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。

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预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样

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默认为1，表示单机模式。目前仅支持此参数值。 表2 预标注 参数 说明 智能标注类型 “预标注”。“预标注”表示选择用户模型管理里面的模型，选择模型时需要注意模型类型和数据集的标注类型相匹配。预标注结束后，如果标注结果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的A

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预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例，对于Qwen-7B和Qwen-72B，操作过程与Qwen-14B相同，只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data

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