中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    机器学习数据权重 更多内容
  • LoRA微调训练

    Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • SFT全参微调训练任务

    Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx

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  • LoRA微调训练

    Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx

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  • SFT全参微调训练任务

    Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx

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  • 预训练任务

    动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。

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  • LoRA微调训练

    以GLM3-6B为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行,此处以双机为例。 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed下执行启动脚本。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 第一台节点 MASTER_ADDR=xx

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  • LoRA微调训练

    、RUN_TYPE、DATA_PATH、TOKENIZER_MODEL、CKPT_LOAD_DIR为必填;TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP 为非必填,有默认值 多机启动 以baichuan2-13b为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行,

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 方案概述

    方案架构图 该解决方案会部署如下资源: 创建两个对象存储服务 OBS桶,一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据。另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用 AI开发平台 ModelArts,用于机器学习模型训练,预测故障分析结果。 使用 函数工作流 Fu

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  • 预训练任务

    动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例,多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。

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  • 安全云脑的数据来源是什么?

    安全云脑的数据来源是什么? 安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚主机安全服务(Host

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  • 方案概述

    方案架构图 该解决方案会部署如下资源: 创建两个对象存储服务 OBS桶,一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据;另一个用于存储数据集及数据集预测结果。 使用AI开发平台ModelArts,用于机器学习模型训练,预测汽车价值评估结果。 使用函数工作流

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  • 创建横向训练型作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置联邦训练作业的参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”:

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 推理前的权重合并转换

    如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式

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  • 推理前的权重合并转换

    如果需要使用本文档中训练后的权重文件进行推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式

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  • 推理前的权重合并转换

    键和值添加偏差。 loader权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver权重转换时加载检查模型保存名称。 CONVERT_HFtoMG:权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式,True :HuggingFace权重转换为Megatron,反

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  • 使用SmoothQuant量化工具转换权重

    --model-output:量化模型权重保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0.5,后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,

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  • 修改GaussDB(for MySQL)读写分离权重

    MySQL)读写分离权重 开通数据库代理后,您可以根据需要修改读写分离的读权重。读请求会按照读权重分发到各个节点,进行读写分离,降低主节点的负载。 使用须知 仅权重负载的路由模式支持修改读权重。 主节点和只读节点均可以设置读权重。 主节点的读权重值越高,处理的读请求越多,主节点的读权重值默认为0。

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  • DDoS高防支持权重回源吗?

    DDoS高防支持权重回源吗? DDoS高防按照轮询机制回源,目前不支持按权重回源。您可以将高防回源到ELB公网IP,然后在ELB上使用按权重回源给E CS 。 父主题: 产品咨询

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