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    机器学习线性回归权重 更多内容
  • 训练的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/pro

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  • 训练的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/pro

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  • 训练的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/pro

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  • 设置读写分离权重

    Println(err) } } 更多 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success. 400 Client error. 500 Server error. 错误码

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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。一般此值与训练节点数相等,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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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • SFT全参微调训练

    5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 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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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 获取授权重定向URL

    获取授权重定向URL 功能介绍 获取授权重定向URL。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/git/auths/{repo_type}/redirect 参数说明见表1。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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  • 训练中的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_

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  • 预训练

    5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 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 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 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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  • 使用llm-compressor工具量化

    当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github

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  • 使用llm-compressor工具量化

    当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github

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  • 问答机器人API

    问答机器人API 功能介绍 用户可通过调用该接口与机器人进行会话。旧版问答机器人API请参见问答会话API(仅支持老用户)。 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

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  • 配置慢启动平滑扩容后端服务器组

    配置慢启动平滑扩容后端服务器组 慢启动指负载均衡器向组内新增的后端服务线性增加请求分配权重,直到配置的慢启动时间结束,负载均衡器向后端服务器正常发送完请求的启动模式。更多后端服务器分配权重设置,请见后端服务器的权重。 慢启动能够实现业务的平滑启动,完美避免业务抖动问题。 仅独享

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  • 训练中的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_

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  • 训练中的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_

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  • 训练中的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_

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  • 训练中的权重转换说明

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  • 训练中的权重转换说明

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