Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

查看更多 →

demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 执行单机启动命令（可选） 一般小于等于14B模型可选择单

查看更多 →

demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 执行单机启动命令（可选） 一般小于等于14B模型可选择单

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对

查看更多 →

ce_cfgs.yaml相对或绝对路径，此配置文件为训练最优配置参数。 --baseline <baseline>：<可选>GP-Ant8机器性能基线yaml文件路径，用户可自行修改，不填则使用工具自带基线配置，默认基线配置样例如下： --o <output_dir>： <可选>

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动

查看更多 →

low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对

查看更多 →

_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-13b，

查看更多 →

offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success

查看更多 →

Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

查看更多 →

200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

查看更多 →

quorumpeer实例IP地址可登录集群的 FusionInsight Manager界面，在“集群 > 服务 > ZooKeeper > 实例”界面中查询，多个地址可用“,”分隔。ZooKeeper客户端连接端口可通过ZooKeeper服务配置参数“clientPort”查询，例如端口号为2181。 例如执行以下命令：

查看更多 →

不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

查看更多 →

ra_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-13b，操作

查看更多 →

NNODES=4 NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动

查看更多 →