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    深度学习 离散的权重 更多内容
  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 深度学习模型预测

    模型权值存放在OBS上完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流输入,通过加载预训练deeple

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架选择 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工具,但是它们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训练。D

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  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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  • 基于权重的分流

    基于权重分流 ASM能够提供基于权重流量控制,根据设定权重值将流量分发给指定版本。 控制台更新基于权重分流 登录U CS 控制台,在左侧导航栏中单击“服务网格”。 单击服务网格名称,进入详情页。 在左侧导航栏,单击“服务中心”下“网格服务”,进入服务列表。 单击服务名,进入服务详情页。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法中决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成模型进行

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考支持模型列表和权重文件。 在创建OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考支持模型列表和权重文件。 在创建OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址访问链接,即可在模型主页Files and Version中下载文件。 方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考支持模型列表和权重文件。 在创建OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶下创建文件夹用以存放权重文件,例如在桶中创建文件夹。将下载权重文件上传至OBS中,得到OBS下数据集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载权重文件

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  • 准备权重

    准备权重 获取对应模型权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载权重文件

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  • 训练的权重转换说明

    sh脚本,自定义环境变量值,并在脚本首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中环境变量 参数 示例 参数说明

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  • 排序策略-离线特征工程

    行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品多条记录进行去重,目前支持按行为权重去重(正向行为且权重越大优先)和按时间去重(每天、每星期、每个月保留一条数据)。

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  • 训练的权重转换说明

    sh脚本,自定义环境变量值,并在脚本首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中环境变量 参数 示例 参数说明

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  • 训练的权重转换说明

    sh脚本,自定义环境变量值,并在脚本首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中环境变量 参数 示例 参数说明

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  • 训练的权重转换说明

    sh脚本,自定义环境变量值,并在脚本首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中环境变量 参数 示例 参数说明

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  • 训练的权重转换说明

    sh脚本,自定义环境变量值,并在脚本首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 权重转换脚本中环境变量 参数 示例 参数说明

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