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    机器学习二值化权重范围 更多内容
  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京 如何创建横向训练型作业? 如何创建横向评估型作业? 如何创建纵向联邦学习作业? 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。 已发布区域:北京四、北京 如何创建联邦预测作业?

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • SFT全参微调训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 LR 2.5e-5

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考支持的模型列表和权重文件。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建的OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载的权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法:huggingface-cli:huggingface-cli是

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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  • 准备权重

    随后可通过以下两种方式,将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单,但是数据传输速度比较慢,费时间。方式操作相对方式一复杂一些,但是数据传输速度较快。 方式一:将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法:huggingface-cli:huggingface-cli是

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  • 准备权重

    随后可通过以下两种方式,将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单,但是数据传输速度比较慢,费时间。方式操作相对方式一复杂一些,但是数据传输速度较快。 方式一:将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件

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  • 范围

    范围 本标准规定了ISDP+与外部厂商软件接入的端侧软件集成技术标准。 本标准应用范围:适用于与ISDP+产品对接实现相关软件功能接入的产品。 父主题: 端侧设备

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  • 创建有监督训练任务

    单击“立即创建”,创建有监督微调训练任务。 有监督微调(全量微调)训练参数说明 不同模型训练参数默认存在一定差异,请以前端页面展示的默认为准。 表2 有监督微调(全量微调)参数说明 训练参数 默认 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练,设定每个批次数据的大小。 一

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  • 策略参数说明

    必须小于最大。取值范围[-1, 0),默认为-0.001。 最大(max_value) 是 Double 均匀分布的最大, 必须大于最小。取值范围(0,1],默认为0.001。 xavier 无 是 无 神经元的初始权重初始化为均值为0,方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中

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  • LoRA微调训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 LR 2.5e-5

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  • 预训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 LR 2.5e-5

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