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    ai训练模型 更多内容
  • 管理模型训练作业

    管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • 使用ModelArts Standard训练模型

    使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

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  • 训练科学计算大模型

    训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型

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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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  • 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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  • 管理AI Gallery模型

    管理AI Gallery模型 编辑模型介绍 资产发布上架后,准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量,能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页,选择“模型介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置

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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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  • 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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  • 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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  • LLM大语言模型训练推理

    PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch

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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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  • 各个模型训练前文件替换

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 从AI Gallery订阅模型

    服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。 模型来源不同。订阅模型模型来源于AI Gallery;云服务订阅模型模型来源于其他AI服务开发的模型。 订阅模型列表 在ModelArts的“模型管理>订阅模型”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。 订阅模型,可通过如下操作获得:

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  • 发布模型到AI Gallery

    发布模型AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外,还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上,供其他AI开发者使用,实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery,选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下,选择未发布的模型,单击模型名称,进入模型详情页。

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  • 工业感知AI模型库

    工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料,建立人工智能智能模型库,利用人工智能模型训练,不断地进行迭代,最后将其应用到3C的电子测试中,以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构,实现了多模式的串行整合,并实现了云计算的迅速发行。

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