中软国际数据治理专业服务解决方案实践

图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。

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MLOps简介 什么是MLOps MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。随着机器学习的发展，人们对它的期待不仅仅是学术研究方

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和重新训练的自动迭代，以保证模型的精度损失极小。无需重新训练的低比特量化技术实现模型从高精度浮点向定点运算转换，多种压缩技术和调优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常

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纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格，各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、

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2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

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训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称

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orker可以利用本机网络提供传输效率，缩短训练时间。 Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC

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预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理，转化为.bin和.idx格式文件，以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools”目录中，脚本样

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训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？ 如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？ 使用Moxing时如何定义路径变量？ 父主题： 训练作业

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output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca） - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pretr

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input：原始数据集的存放路径。 - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca），替换为实际模型的路径。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWo

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语句执行使用的内部query_id。 plan_node_id integer 查询对应的执行计划的plan node id。 parent_node_id integer 当前算子的父节点node id。 startup_time bignit 该算子处理第一条数据的开始时间。 total_time

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- input：原始数据集的存放路径 - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca） - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPiece

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ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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模型训练的最大步数。 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。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。 fp16 计算精度

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示例。 分布式训练完整代码示例：针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题：

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