AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习训练集和验证集 更多内容
  • 训练的数据集预处理说明

    出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据预处理参数说明 微调包含SFTLoRA微调。数据预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据保存路径+数据名称(例如:alpaca_gpt4_data)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练的数据集预处理说明

    / 微调数据预处理参数说明 微调包含SFTLoRA微调。数据预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据保存路径+数据名称(例如:moss-003-sft-data) --tokenizer-type:t

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建NLP大模型训练任务

    设置在并行训练中,每个微批次包含的数据批量大小,适当的数据批量大小能够确保训练各个阶段都能充分利用计算资源,提升并行效率。 数据配置 训练数据 选择训练模型所需的数据。要求数据经过发布操作,发布数据操作方法请参见发布数据。 资源配置 计费模式 选择训练模型所需的训练单元。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练型横向联邦作业流程

    方、对方的本地数据,此外需将已方的数据设为评估数据。横向联邦中,需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮,即可发起执行横向联邦学习作业。 单击“历史作业”按钮,查看当前作业的执行情况。 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据集标注场景介绍

    续模型训练优化,推动AI技术的成功应用。 支持数据标注的数据类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持标注操作的数据类型如下: 文本类数据,详见创建文本类数据标注任务。 视频类数据,详见创建视频类数据标注任务。 图片类数据,详见创建图片类数据标注任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 数据集如何切分

    数据如何切分 在发布数据时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”“声音分类”类型数据支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练比例”后,“验证比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 指令监督微调训练任务

    指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建超参优化服务

    时间 超参配置 数据超参 配置数据实例的超参。 通过调用SDK(get_hyper_param)获取数据相关的超参,包括训练数据实例、验证数据实例等。数据超参支持输入多个,可以通过“增加”或图标,来增加或删除数据超参。 详细SDK说明,请在模型训练服务首页右下角的浮框中,依次单击“在线帮助

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用AI Gallery微调大师训练模型

    Gallery会自动新建一个数据,单击提示信息处的“查看”可以进入数据详情页,也可以在“我的Gallery > 数据 > 我创建的数据”进入数据详情页查看。 从AI Gallery中选 单击“从AI Gallery中选择”。 在弹窗中,从“我创建的”或“我收藏的”数据集中选择所需要数据。 选择完成后,单击“确定”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 发布数据集

    仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”“声音分类”类型数据支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练比例”后,“验证比例”自动填充。“训练比例”加“验证比例”等于1。 “训练比例”即用于训练模型的样本数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 修订记录

    资料全量优化完成,可支撑用户端到端体验模型训练服务。 2021-03-30 更新“模型管理”章节。 2021-02-25 更新“模型验证”章节。 2021-01-30 更新“模型验证”、“云端推理”章节。 2020-12-30 优化“云端推理”章节。 2020-11-30 优化“数据”、“特征工程”、“云端推理”章节。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 AlpacaStyleInstructionHandler:使

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费说明

    务,每套折合10人天投入工作量; 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付,不支持退订变更,用户可以根据自身业务的实际情况购买;如因下单购买规格错误,可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式,需要续费。如有新的需求,可重新按需新下单购买。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SFT全参微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 更新权限集

    更新权限 功能介绍 根据权限ID,更新指定权限的属性。 URI PUT /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/{permission_set_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SFT全参微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • SFT全参微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 AlpacaStyleInstructionHandler:使用

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”“分批训练样本数”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后,单击“开始训练”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建权限集

    响应Body参数 参数 参数类型 描述 permission_set Object 包含权限详细信息的对象。 表6 permission_set 参数 参数类型 描述 created_date Long 权限的创建时间。 description String 权限的描述。 最小长度:1 最大长度:700

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了