征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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指令监督微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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否 Double 数值稳定常量。 最小值：0 最大值：1 decay_rate 否 Double 衰减因子。 最小值：0 最大值：1 decay_steps 否 Double 衰减步长。 最小值：1 表22 Regular 参数 是否必选 参数类型 描述 l2_regularization

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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获取授权重定向URL 功能介绍 获取授权重定向URL。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/git/auths/{repo_type}/redirect 参数说明见表1。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练

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训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例，运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换，则直接执行预训练任务。若未进行权重转换，则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf

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的候选集中过滤掉用户的历史记录依赖于此项，保存了历史记录才可使用。 默认关闭。 兴趣标签衰减参数 兴趣标签的衰减参数，数值越小，衰减能力越强。数值越大，衰减能力越弱。如果值为0，则代表不衰减。 0.99 兴趣标签维护长度 各标签体系下，兴趣标签的最大长度。 20 全局特征信息文件

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。

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仅当模型服务处于这几个状态下才能更新权重：运行中、异常、告警、停止。 步骤1：验证模型权重文件 在进行模型服务升级之前，必须先确认模型权重文件能够成功完成推理任务。只有当验证成功，确保了模型权重的功能性和准确性后，才可以进行模型权重的滚动升级。 获取待更新的模型权重文件，并上传到OBS桶中。

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ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_too

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epsilon Double 数值稳定常量。 最小值：0 最大值：1 decay_rate Double 衰减因子。 最小值：0 最大值：1 decay_steps Double 衰减步长。 最小值：1 表24 Regular 参数 参数类型 描述 l2_regularization Double

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否 Double 数值稳定常量。 最小值：0 最大值：1 decay_rate 否 Double 衰减因子。 最小值：0 最大值：1 decay_steps 否 Double 衰减步长。 最小值：1 表23 Regular 参数 是否必选 参数类型 描述 l2_regularization

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执行微调训练任务 Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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