tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据集，该数据集包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion MNIST dataset fashion_mnist

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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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TPC-DS测试集 您可以通过命令生成方法生成TPC-DS测试集，也可以直接通过脚本生成方法生成，另我们已经给出前面20个的TPC-DS测试集供您参考。 命令生成方法 TPC-DS标准99个SQL查询语句可用如下方法生成： 准备工作。生成TPC-DS查询语句前需要修改query_templates目录下的文件：

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TPC-H测试集 您可以通过命令生成方法生成TPC-H测试集，也可以直接通过脚本生成方法生成，另我们已经给出完整的TPC-H测试集供您参考。 命令生成方法 TPC-H 22个标准查询SQL可以用如下方法生成。 登录测试过程申请的E CS ，执行如下命令： 1 2 3 4 5 6 7 8

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的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构

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分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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

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-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data） -

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输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： 数据管理

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-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data） -

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-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）

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-13b/data/pretrain/ 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）

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通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。 验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小，可能导致模型在验证集上表现不够稳定，无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过

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在弹出的对话框中编辑“作业名称”，选择“算法类型”。 选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，再勾选”选择数据集”列表中参与方预测要用的某一数据集，最后单击“保存并提交审批”按钮完成作业创建。等审批方审批完后，就可以执行任务。

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选择数据 模型训练前，需要选择训练数据和测试数据。建议训练数据和测试数据分成两个实例，方便算法查找训练或测试数据的位置。 单击第一个代码框下方的“选择数据”，弹出“选择数据”代码框。 界面对训练集、验证集和测试集的概念做出了详细的注释。 待配置参数说明，如表1所示。 表1 选择数据

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升级策略：指定守护进程集的升级方式，包括整体替换升级和逐步滚动升级，详细参数说明请参见配置工作负载升级策略。 滚动升级：滚动升级将逐步用新版本的实例替换旧版本的实例，升级的过程中，业务流量会同时负载均衡分布到新的和旧的实例上，因此业务不会中断。 替换升级：守护进程集的替换升级，需要手

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验证数据比例是指在模型训练过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，其中验证集的比例是指在训练集和验证集的比例中，验证集所占的比例。 通常情况下，数据集会按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，比如常见的划分比例是60%训练集、20%验证集和20%测试集。在这种情况下，验证集的比例就是20%。

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升级策略：指定守护进程集的升级方式，包括整体替换升级和逐步滚动升级，详细参数说明请参见工作负载升级配置。 滚动升级：滚动升级将逐步用新版本的实例替换旧版本的实例，升级的过程中，业务流量会同时负载均衡分布到新的和旧的实例上，因此业务不会中断。 替换升级：守护进程集的替换升级，需要手动

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样例数据：模型训练服务环境中预置的用户体验数据。包括鸢尾花原始测试集、鸢尾花训练集、鸢尾花测试集、KPI 15分钟数据集、KPI 60分钟数据集、KPI异常检测数据集、4份迁移学习数据集。 其中鸢尾花原始测试集、KPI 15分钟数据集和KPI 60分钟数据集中包括空值，用户可以通过特征工程进行数据修复，剔除空值。

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新创建保护集，节省配置时间。 注意事项 执行该操作前，请确保存在已创建成功的保护集。 无。 删除保护集 在导航栏上选择“ > 保护集”。 单击待删除保护集，在右侧信息预览区确认待删除保护集是否存在关联的备份计划。 如果“备份计划”区域存在关联的备份计划，请进入备份计划界面找到关联

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在“数据选择”页面，单击“导入数据集”。 弹出“导入数据集”对话框。 “导入数据集”对话框会显示您在数据标注平台或套件其它应用导入可用状态的数据集信息，包括“数据集名称”、“来源”和“标注进度”。 单击数据集左侧的，可查看数据集的“创建时间”和“标签集”。 图4 导入数据集 勾选数据集，然后单击“确定”。

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单击新增cell左侧的图标，加载两份higgs数据集分别作为训练集和测试集，如图3所示。 图3 加载训练集 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据集 > 加载数据”。 新增“加载数据”内容。设置如下参数取值，其余参数保持默认值即可。 数据集：从下拉框中选择“higgs”。 数据集实例：从下拉框中选择“higgs_train_10k”。

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