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
  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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  • 学习项目

    别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好

    数据量和质量均满足要求,为什么盘古大模型微调效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习训练推理、科

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,

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  • 硬件要求

    硬件要求 根据互动教学平台服务智慧教室功能性拓展,满足教室录播、外接摄像机、AV集成等需求,推荐硬件: 老师屏:ideaHub Pro 86寸、OPS硬件配置:i7十代CPU、16G内存、256G SSD。 学生屏:ideaHub Edu 86/65寸、OPS硬件配置:i5八代CPU、8G内存、128G

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  • 部署要求

    部署要求 本章节描述CloudPond部署要求(包括场地要求和网络要求),请参考每项要求初步评估您的本地数据中心是否适合安装CloudPond设备。 如发现不满足的情况,您可以先进行线上注册边缘小站和提交订单,随后由华为云技术支持团队与您联系沟通场地工勘事宜,您再进行相应整改即可。

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  • AI Gallery功能介绍

    接入,即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练,AI Gallery为零基础开发者,提供无代码开发工具,快速推理、部署AI应用;为具备基础代码能力的开发者,AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合,构建了一个高效协同的模型体验环境,让开发者仅需几行代

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  • 无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习

    无监督领域知识数据量无法支持增量预训练,如何进行模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。

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  • 模型训练使用流程

    模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。 准备训练框架(即训练镜像)

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  • 产品优势

    间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离,用户无需关心计算任务拆

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  • 概要

    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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  • 方案概述

    Turbo高性能,加速训练过程 训练数据集高速读取,避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲,提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载,减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化,不占用训练任务时长,无需部署外部迁移工具 训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法 本培训为线下面授形式,培训标准时长为9天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网单击确认《培训专业服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成

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  • 训练图像分类模型

    参考标注图像分类数据章节,确保您的数据已全部完成标注。 在新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分

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  • 模型使用指引

    序号 流程环节 说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景,往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础,通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,

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