机器学习主流模型_训练脚本说明-华为云

训练脚本说明

训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明各个模型深度学习训练加速框架的选择模型NPU卡数取值表各个模型训练前文件替换父主题：主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）

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模型训练简介

新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。名称模型训练名称。模型训练工程描述对模型训练工程的描述信息。创建时间训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。类型模型训练的类型。包含如下选项：模型训练联邦学习训练服务优化服务创建者创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。

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最新动态

续特征选择、模型训练的数据集。公测创建纵向联邦学习作业 2021年3月序号功能名称功能描述阶段相关文档 1 纵向联邦学习纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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附录

遁形。数据库安全服务DBSS：是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库安全。云堡垒机CBH ：提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能，支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维，保障运维安全高效。

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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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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化 eagle 投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）场景介绍准备工作预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练查看日志和性能训练脚本说明父主题： LLM大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试父主题： LLM大语言模型训练推理

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修订记录

变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等，对应刷新JupyterLab开发平台。模型训练新增创建联邦学习工程及其服务，对应新增创建联邦学习工程。模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化 Eagle投机小模型训练附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）场景介绍准备工作预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练开启训练故障自动重启功能查看日志和性能训练脚本说明父主题： LLM大语言模型训练推理

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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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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化父主题： LLM大语言模型训练推理

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）场景介绍准备工作在Notebook调试环境中部署推理服务在推理生产环境中部署推理服务推理精度测试推理性能测试推理模型量化附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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大模型开发基本概念

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。有监督学习有监督学习是机器学习任务的一种。它从有

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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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ModelArts

ModelArts不仅支持自动学习功能，还预置了多种已训练好的模型，同时集成了Jupyter Notebook，提供在线的代码开发环境。业务开发者使用自动学习构建模型 AI初学者使用自定义算法构建模型免费体验 ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测）

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什么是Workflow

MLOps(Machine Learning Operation)是“机器学习”（Machine Learning）和“DevOps”（Development and Operations）的组合实践。机器学习开发流程主要可以定义为四个步骤：项目设计、数据工程、模型构建、部署落地

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迁移学习

迁移学习如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。进行特征迁移前，请先完成如下操作：将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。创建迁移数据

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