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    机器学习权重点乘 更多内容
  • 预训练

    常或隔离节,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断续训练。 图2 开启故障重启 断续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态

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  • 基于权重的分流

    基于权重的分流 ASM能够提供基于权重的流量控制,根据设定的权重值将流量分发给指定的版本。 控制台更新基于权重的分流 登录U CS 控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下的“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名,进入服务详情页。

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  • 获取授权重定向URL

    取值范围:CodeArts、Gitee、GitHub、BitBucket、GitLab。 表2 查询参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tag 否 String 站标签。 请求消息 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式

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  • 训练中的权重转换说明

    mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpee

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  • LoRA微调训练

    示例: #第一台节 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节 sh sc

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  • 预训练任务

    xx.xx 8 1 ... ... # 第八台节 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 7 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节ID值不同,其他参数都保持一致;其中MASTER_ADDR、

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节数中的1*节 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096

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  • 增量模型训练

    print('last_ckpt:', last_ckpt) # 加载断 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net'])

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • LoRA微调训练

    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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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 配置机器人跟踪

    最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置,在接触记录中,查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话,可在“客户接触历史 > 接触记录”中找到对应的接触记录,单击呼叫流水号后,进入接触记录详情页面,单击“击查看当前流程轨

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  • 预训练

    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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  • 执行训练任务

    xx.xx.xx 4 1 # 第三台节 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节ID值不同,其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、

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  • 执行训练任务

    xx.xx.xx 4 1 # 第三台节 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节ID值不同,其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 创建横向评估型作业

    空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节部署,配置参数时选择挂载方式和计算节,参考部署计算节。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在计算节中完成数据发布,参考发布数据。 约束限制 仅IEF计算节支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。

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