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    机器学习人工每个样本设置权重 更多内容
  • 预训练

    (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。

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  • SFT全参微调训练

    (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。

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  • 执行作业

    横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的作业,单击“执行”,系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成,在“历史作

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  • 训练声音分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    8 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 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必

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  • 训练文本分类模型

    被用户标注为某个分类的所有样本中,模型正确预测为该分类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    自动学习每个项目对数据有哪些要求? 图像分类对数据集的要求 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果

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  • 批量添加样本

    数据源所在路径。 data_type 否 Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1: GaussDB (DWS)服务 2: DLI 服务 3:RDS服务 4: MRS 服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps 否 Array of SchemaMap

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  • 预训练

    5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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  • LoRA微调训练

    5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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  • LoRA微调训练

    5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 根据样本的ID列表批量删除数据集中的样本。 dataset.delete_samples(samples) 示例代码 批量删除数据集中的样本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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  • 批量删除样本

    批量删除样本 功能介绍 批量删除样本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    海表面10m纬向风速(ms-1)的权重设置。训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 P 平均海平面气压(Pa)的权重设置。训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 SSH 海表面高度(m)的权重设置。训练数据设置完成后

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  • HCIA-AI

    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。 知识点 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% Atlas人工智能计算平台 7%

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  • SFT全参微调训练

    5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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  • 预训练

    5e-5 学习设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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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。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是

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