各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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创建数据集 通过数据集，用户可获取到名下详细的资源列表。同时，对于有敏感信息的数据集，还可以单独设置隐私策略，并在发布到空间侧后对其他参与方生效，限制敏感信息的使用，保障数据安全。 创建结构化数据集 创建数据集前需存在已创建好的连接器，参考创建连接器。 用户登录 TICS 控制台。

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Boolean 是否导入数据，此参数当前仅表格数据集使用。可选值如下： true：创建数据集时导入数据 false：创建数据集时不导入数据（默认值） label_format 否 LabelFormat object 标签格式信息，此参数仅文本类数据集使用。 labels 否 Array of

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创建数据集 功能介绍 创建数据集 URI POST /v1.0/{project_id}/common/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 请求参数 表2 请求Header参数

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创建数据集 数据来源为数据集 数据来源为数据集子集 父主题： 数据集

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创建数据集 可视化创建数据集 SQL创建数据集 父主题： 新建数据集

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式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下：

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集，用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务，如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session,dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版

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说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景，往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础，通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 模

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创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一：为数据集创建新的版本

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择企业项目。 在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据管理 > 数据集 ”，进入数据集页面。 单击数据集名称，进入数据集编辑页面。 由自定义SQL创建的数据集，数据集名称后会有“SQL”字样。 单击“SQL编辑”，进入SQL编辑页面，对SQL语句进行编辑修改。

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您也可以在导入数据集后，在标注数据操作时，添加或删除标签。 参数填写完成，单击“提交”，即可完成数据集的创建。 创建数据集（表格） 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入数据集管理页面。 单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数

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false:无效标注帧, 该参数不传:全部标注帧(数据集来源为标注时选填参数) hard_mining 否 Boolean true:仅难例数据集,false:非难例数据集,该参数不传:全部数据集(数据集来源为标注时选填参数) status 否 String 状态，数据集来源(data_source)为标注(LABEL)时必填

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单击“提交”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中，创建数据集完成。 更多操作 创建数据集完成后，可根据需要执行如表2所示的操作。 表2 更多操作 操作 步骤 查看数据集详情 在“微调数据集”页面选择“我创建的”页签。 在数据集列表中单击数据集名称，在微调数据集详情页面查

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创建数据集成作业 本章节将介绍如何创建 DataArts Studio 数据集成作业。 本例中，需要创建如下三类集成作业： OBS到MySQL迁移作业：为方便演示，需要将OBS中的CSV格式的样例数据导入到MySQL数据库中。 MySQL到OBS迁移作业：正式业务流程中，需要将MyS

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