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    机器学习分类器训练 更多内容
  • SFT全参微调训练

    68长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 预训练

    68长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 增量模型训练

    增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

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  • 模型训练

    模型训练 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习

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  • Standard支持的AI框架

    GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11.6-ubuntu20

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  • 训练服务

    训练服务 训练算法 模型评测 编译镜像 编译任务 父主题: 自动驾驶云服务全流程开发

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  • 模型训练服务简介

    支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期 无需AI技能,支持模型自动生成,业务人员快速使用

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  • 预训练

    68长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。

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  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • 训练服务

    训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务

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  • 训练模型

    在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后,单击“开始训练”。

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  • 行业套件介绍

    根据工作流指引,创建单模板服务,通过模板训练 文字识别 模型,实现单模板图像的文字信息结构化提取。 创建单模板 多模板分类工作流 根据工作流指引,创建多模板服务,通过多模板训练模板分类器和文字识别模型,实现多模板图像的文字信息结构化提取。 创建多模板 调用API和SDK 部署服务后,支持通过调用API和SDK调用当前模板服务。

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  • 执行微调训练任务

    dataset_dir /home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。

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  • LoRA微调训练

    68长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。

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  • LoRA微调训练

    68长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。

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  • 准备SDC算法

    算法的开发者可以在自有环境实现模型训练和算法调测,同时华为也提供一站式开发平台,让不具备自有训练/调测环境的开发者能在线上实现AI开发,最终将稳定的算法发布到好望商城。 表2 操作任务 操作项 任务说明 参考文档 应用开发 华为SDC OS采用轻量级微服务架构,以服务的形式提供基础硬件和公共软件能力。您可以基于开放的SDC

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  • 创建NLP大模型训练任务

    用于控制训练过程中学习率下降的幅度。 计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 × 学习率衰减比率。 学习学习率决定每次训练中模型参数更新的幅度。 选择合适的学习率至关重要: 如果学习率过大,模型可能无法收敛。 如果学习率过小,模型的收敛速度将变得非常慢。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。

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  • SFT全参微调训练

    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。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN

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  • 创建联邦学习工程

    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

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