各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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T TLS Transport Layer Security。安全传输层协议，用于在两个通信应用程序之间提供保密性和数据完整性。该协议由两层组成：TLS记录协议（TLS Record）和TLS握手协议（TLS Handshake）。较低的层为TLS记录协议，位于某个可靠的传输协议（例如TCP）上面。

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其它各个接口地址获取方式 上述各个地址通过如下方式获取。 可用方法返回接口 查询接口 保存接口 返回账套接口 父主题： 配置接口地址到条码系统

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置]

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hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置]

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hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置]

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对各个IP地址的解释说明 购买GaussDB (for MySQL)实例后获得了多个IP地址，以1主1只读为例，在实例基础信息中最多共能找到5个IP，业务可以按自己的需要连接对应的IP。 对于节点读内网地址，如果出现节点故障，故障恢复前IP不可访问。 主节点读内网地址（不推荐使用）

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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hidden_units integer 模型隐藏层神经元个数。如果训练发现模型长期无法收敛，可以适量提升本参数。 batch_size integer 模型每次迭代时一个batch的大小，尽量设为大于等于训练数据总量的值，加快模型的收敛速度。 feature_size integer [不需设置]

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安装成功的适配层信息将会显示在界面的列表中。 后续处理 在“适配层管理”界面，可以对适配层执行如下操作。 任务 操作方法 按状态查看适配层 在“适配层管理”界面中，单击下拉列表框，选择适配层状态，展现目标状态的适配层信息。 搜索适配层 在“适配层管理”界面中，搜索已上传到服务器的适配层。

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learning_rate 学习率 学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数，一开始以较小的学习率去更新参数，然后再使用预设学习率，有效避免模型震荡。

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数据层服务安装 数据层服务安装全部使用普通用户，执行：su - dce 上传dce-control-plane-data-svcs-x.y.m.n.tar.gz安装包到/home/dce 解压 tar -zxvf dce-control-plane-data-svcs-x.y.m

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数据层服务安装 数据层服务安装全部使用普通用户，执行： su - dpe 上传dpe-control-plane-data-svcs-x.y.m.n.tar.gz安装包到/home/dpe 解压 tar -zxvf dpe-control-plane-data-svcs-x.y.m

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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k的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库（具体可以参考” 数据湖探索

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 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联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

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负载均衡支持设置名称 4层负载均衡支持健康检查，7层负载均衡支持健康检查/分配策略/会话保持 CCE集群支持创建裸金属节点（容器隧道网络） 支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize

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网络层安全 CloudVC组网下的网络层安全策略如下。 IdeaHub与SMC、MCU等都部署在信任区域，与DMZ（Demilitarized Zone）区域和非信任区域隔离，并通过防火墙进行安全域划分和访问控制。 非信任区域IdeaHub需要通过DMZ区域的SC（Switch Center）与信任区域网元交互。

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