ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

查看更多 →

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。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory

查看更多 →

包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题： 智能问答机器人

查看更多 →

清洗。 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个

查看更多 →

知识测试”。单击“新增”。 输入测试用例组名称，例如“机票预订机器人”，选择机器人，并设置主叫ID（即主叫号码）。 单击“保存”，保存机器人配置。 单击新增加的测试用例数链接，进入用例管理页面。 单击“新增”，填写用例名称。 单击“管理用例详情”，进入详情页面。 单击“添加”，填写各字段含义如下所示。

查看更多 →

B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的

查看更多 →

本文原始数据集来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset 本文实验用数据集基于原始数据集处理而来，进行了简单的采样、清晰和prompt工程。 实验数据集获取地址：https://maas-operations

查看更多 →

q_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")

查看更多 →

q_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")

查看更多 →

q_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")

查看更多 →

q_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf")

查看更多 →

自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

查看更多 →

AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

查看更多 →

low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

查看更多 →

。 表2 创建应用 参数 说明 第三方应用 配置说明如下所示： 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“AIUI通用语义模型”时，如配置应用所示。请从下拉框中选择“科大讯飞AIUI通用语义模型”。 科大讯飞平台应用的“自然语言模型”配置为“星火交互认知大模型”时，如配置应用所示

查看更多 →

因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据

查看更多 →

支持按照默认综合排序、最新发布、最多引用、我的关注对用例模板进行排序。 图1 用例模板查找 图2 用例模板详情 用例模板引用 目前针对IMC集成自动化用例、联营商品认证标准用例、开发者应用构建测试用例等已上架为用例模板，支持伙伴快速引用完成用例设计。 在“解决方案加速场-用例模板页面”点击用例模板名称进入详情页面，可查看该用例模板详情。

查看更多 →

作业提交参数间用空格隔开导致参数信息不被识别如何处理？ 问： 作业提交参数间用空格隔开会导致参数信息不被识别吗？ 答： 不同参数间用空格隔开，可通过在参数名前添加@的方式防止参数信息被明文存储，例如: @password=XXXXXX进行使用。 父主题： 作业管理类

查看更多 →

签，参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 算法类型 参数名称 参数含义 取值范围 参数说明 配置建议 boxplot_ad动态阈值算法 sensitivity 敏感度 0-10 默认值5 敏感度参数越高，阈值线越紧；敏感度参数越低，阈值线越松。 敏感度参数最高不超过5.5，最低不低于3

查看更多 →

创建模型 在Fabric部署推理服务的时候除了使用公共模型，用户也可以自己创建模型。用户可以在Fabric模型页面创建模型，这些模型是属于用户个人，其他用户不可见。 约束与限制 创建模型的通用约束如下： 需要是Fabric支持的基模型，否则不支持，基模型列表如下： 表1 基模型列表

查看更多 →

创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

查看更多 →