验证数据比例是指在模型训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。

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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。 融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构

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助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进

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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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导致训练失败或无法进行。建议完善数据后，再启动训练。 数据集文件有以下限制： 如果您使用2u8g规格，测试建议数据集文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求，如果存在极端的数据规模（行数列数之积）时，仍可能会导致训练失败，建议的数据规模低于10000。 如果您使用8u32g规格

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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指可在公司外部公开发布的信息，不属于保密信息。 X 训练集 训练集是指在机器学习和模式识别等领域中，用来估计模型的数据集。 消费侧权限 消费侧权限是指一个租户在数据资产管理服务中除了Data Operation Engineer或Data Owner角色的其他用户及其他租户下的所有用户，对于数据集服务具有浏览、查询、订阅和下载已发布数据集的权限。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线

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示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段 名称 类型 描述 queryid bigint 语句执行使用的内部query_id。

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连接器是 可信智能计算 服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据集、RDS数据集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集，后续会支持更多华为云服务及原生服务

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训练数据集创建流程 数据是大模型训练的基础，提供了模型学习所需的知识和信息。大模型通过对大量数据的学习，能够理解并抽象出其中的复杂模式，从而进行精准的预测和决策。在训练过程中，数据的质量和多样性至关重要。高质量的数据能够提升模型对任务的理解，而多样化的数据则帮助模型更好地应对各种

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如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分记住这些数据，导致无法泛化到其他数据上，最终发生过拟合现象。 欠拟合：当微调数据量很小时，模型无法有

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true 是否使用自定义数据集 是，参考准备数据（可选）后，填写自定义注册后数据集前缀名称及数据集绝对路径，参考表1dataset_dir行，如demo.json数据集前缀则为demo dataset: demo dataset_dir: /home/ma-user/ws/llm_tra

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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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，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂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

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方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。

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