当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至 DLI 可以提供一个统一的数据平台。 您可以参考使用 CDM 迁移数据至DLI迁移数据至DLI后再提交作业。 如果业务需求需要实时访问和处理来自不同数据源的数据，跨源访问可以减少数据的复制和延迟。 跨源访问的必要条件包括“DLI与数据源网

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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。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_L

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测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”，开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题： 配置一个预约挂号机器人（任务型对话机器人）

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配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”，进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面，选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”，进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码，单击“确定”，接入码配置完成。

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如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人，可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面，在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中，选择需要退订的机器人，执行退订操作。

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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。 CP 1 表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_L

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数，单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置：通过界面点选

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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“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集的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查

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训练模型 选择训练数据后，基于已标注的训练数据，选择预训练模型、配置参数，用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数，开始训练模型。

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Standard自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 对于使用公共资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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kenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤3 启动训练脚本 请根据步骤2 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。

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GBS 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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，您可以对设备进行高效、可视化的管理，对数据进行整合分析，并通过调用平台面向行业强大的开放能力，快速构建创新的物联网业务 产品介绍 价格说明 入门使用 从0到1，快速学习设备管理服务 入门 快速入门 应用快速接入 设备快速接入 十分钟快速上云视频教程 更多 使用 平台侧开发 开发前必读 创建产品 开发Profile

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ook实例规格。 Notebook实例的存储配置采用的是云硬盘EVS。云硬盘EVS存储容量最大支持4096GB，达到4096GB时，不允许再扩容。单次最大可以扩容100GB。 Notebook实例停止后，扩容后的EVS容量仍然有效。EVS计费也是按照扩容后的容量进行计费。云硬盘E

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手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例，多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/m

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Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作，然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet

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GBS 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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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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训练服务 训练服务简介 算法管理 训练任务 模型评测 编译管理 推理服务

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