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  • 数字人模型训练推理

    数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • AIGC模型训练推理

    906) LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)

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  • 文生视频模型训练推理

    文生视频模型训练推理 CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch

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  • 创建模型训练工程

    创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码(简易编辑器) 编辑训练代码(WebIDE) 模型训练 MindSpore样例 父主题: 模型训练

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  • eagle投机小模型训练

    eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的

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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 各个模型训练前文件替换

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  • LLM大语言模型训练推理

    PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch

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  • 训练声音分类模型

    F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练模型达到目标后,再执行模型部署的操作。

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  • 训练文本分类模型

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击文本

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  • 内容审核模型训练推理

    内容审核 模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909)

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  • 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用?

    模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练

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  • 训练物体检测模型

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 训练图像分类模型

    ,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练训练完成后,您可以单击“图像分类

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  • 模型训练高可靠性

    模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • 从基模型训练出行业大模型

    从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营

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  • 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业?

    训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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