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    训练ai模型需要多少数据 更多内容
  • 访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 学件开发指南

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  • 访问模型训练服务

    并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型: 默认模型:修改知识库内容后自动生效。 轻量级深度学习模型:修改知识库内容后需训练模型发布生效。 重量级深度学习模型:修改少量知识库内容无需重新训练发布,但会导致问答变慢,模型运行中时

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  • 训练NLP大模型

    训练NLP大模型 NLP大模型训练流程与选择建议 创建NLP大模型训练任务 查看NLP大模型训练状态与指标 发布训练后的NLP大模型 管理NLP大模型训练任务 NLP大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古NLP大模型

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  • 准备模型训练镜像

    具体案例参考使用预置镜像制作 自定义镜像 用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三: 当前无可使用的镜像,需要从0制作镜像(既需要安装代码依赖,又需要制作出的镜像满足Mo

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  • 训练预测分析模型

    同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含

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  • yaml配置文件参数配置说明

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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  • LoRA微调训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • SFT全参微调训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • 预训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • 预训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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  • SFT全参微调训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • LoRA微调训练

    训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL

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  • AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取?

    AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取? 使用模型微调训练模型后的新模型只能通过模型部署(创建模型服务)上线,无法下载至本地使用。 父主题: AI原生应用引擎

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  • 基于NL2JSON助力金融精细化运营

    'EQUAL-TO'}]}}"} 数据量级要求:本场景使用了30000条数据进行微调。 类似场景需要的微调数据量视具体情况而定,从经验上来说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数

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  • 单个模型支持的模型文件大小是多少?

    单个模型支持的模型文件大小是多少? 工业数据转换引擎云服务当前支持的单个模型文件大小最大支持1GB。 父主题: 模型格式转换相关问题

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  • 如何访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 产品介绍

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  • 模型训练服务首页简介

    模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目,提供如下功能: 创建项目 使用模板快速创建项目,模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页

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  • 如何提升模型训练效果?

    在模型构建过程中,您可能需要根据训练结果,不停的调整数据、训练参数或模型,以获得一个满意的模型。更新模型时,可以通过如下几方面提升模型训练效果:检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个标签的样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类

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  • 训练科学计算大模型

    训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型

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