中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    深度学习训练数据要求 更多内容
  • 基本概念

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧

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  • 产品优势

    产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据,涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容,帮助模型更好地理解和生成自然语言文本,适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样,还为模型提供了深度和广度的语言学习基础,使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量

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  • 应用场景

    景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框

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  • 准备模型训练镜像

    准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练训练作业的预置框架介绍

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  • 计费说明

    优化服务,基于脱敏数据训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • 大数据分析

    无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析,主要包含数据采集,加工,清洗,分析等环节。实时数据分析应用十分广泛,在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例,并在收集结束后删除实例。

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  • 指令监督微调训练任务

    指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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  • ModelArts

    物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队? 训练作业一直在等待中(排队)? ModelArts训练好后的模型如何获取? 更多 部署上线 Mo

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  • 执行作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置:通过界面点选

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  • 准备数据

    准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习

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  • 自动学习训练作业创建失败

    自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 排序策略

    ”、“16核|128GiB”。 训练数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“

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  • 附录 数据格式要求

    50个字符。 待标注指标数据文件格式要求 待标指标数据文件是指包含时间序列和指标数据的,待标注的原始数据文件。待标注指标数据文件要求如下: 文件必须包含表头,系统默认把第一行数据作为表头数据。 文件数据行数至少两行,第一行为表头,其他行为待标注的时序数据。 不能包含空行或者空列。即某一行没有数据,或者某一列没有数据。

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  • 执行微调训练任务

    执行微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题:

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  • 数据集版本不合格

    数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • Standard模型训练

    力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性,避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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