机器学习训练数据_查看训练任务详情与训练指标-华为云

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可能是数据质量差，或学习率设置过大，使得模型在最优解附近震荡，甚至跳过最优解，导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。图4 异常的Loss曲线：上升 Loss曲线平缓，保持高位：Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大，或模型的学习率设置过

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Standard Workflow

ModelArts Workflow提供标准化MLOps解决方案，降低模型训练成本支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤自动协调工作流步骤之间的所有依赖项，提供运行记录、监控、持续运行等功能针对工作流开发，Workflow提供流水线需要覆盖的功

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GS_OPT_MODEL

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题： AI

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创建数据预处理作业

假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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什么是对话机器人服务

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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GS

GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。父主题：系统表

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自动学习训练作业失败

步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。检查OBS的访问权限如果OBS桶的

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自动学习为什么训练失败？

如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

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基本概念

自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。有监督学习

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CREATE MODEL

attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。取值范围

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准备训练数据

准备训练数据在创建抽取模型时，需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录，数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。准备数据流程如下：准备待标注的数据定义三元组类型（schema）标注数据上传至OBS 准备待标注的数据

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提交排序任务API

解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。深度网络因子分解机，结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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模型评测

模型评测在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。评测脚本评测任务任务队列评测对比模型数据集支持父主题：训练服务

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创建模型微调任务

对模型参数进行正则化的一种因子，可以缓解模型过拟合现象。 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。表3 LoRA参数配置说明参数英文名参数中文名参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。

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Standard模型训练

Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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产品优势

产品优势海量训练数据盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。通过对海量

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如何修改机器人规格，不同版本机器人区别

包含“专业版”功能，以及以下功能。深度学习模型训练如何修改机器人规格登录CBS控制台。在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。图1 规格修改依据使用需求修改机器人的规格。图2 修改问答机器人规格父主题：智能问答机器人

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产品功能

称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业，根据合作方已提供的数据，编写相关sql作业并获取您所需要的分析结果，同时能够在作业运行保护数据使用方的数据查询和搜索条件，避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。可信联邦学习可信联邦学习是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提

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AI开发基本概念

AI开发基本概念机器学习常见的分类有3种：监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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Kubeflow部署

时费力，而且需要很多的知识积累。图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让

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使用流程

评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户自定义镜像功能，此模块对镜像提供了统一管理。仿真镜像仿真场景仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型，依据平台提示，上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后，用户可选择在线仿真机器加载场景，通过仿真器内置算法检验场景质量。

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