AI&大数据

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    深度学习 训练集噪声 更多内容
  • 创建科学计算大模型训练任务

    变量权重 训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布的数据,这里数据需为再分析类型数据,同时需要完成加工作业,加工时需选择气象预处理算子。 训练 选择训练数据中的部分时间数据,训练数据尽可能多一些。

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  • 大模型开发基本流程介绍

    大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于 自然语言处理 (NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原

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  • 创建模型微调任务

    已订购大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优,订购方法请参见购买AI原生应用引擎按需计费资源。 已具备格式为“对话文本”的微调数据,具体请参考创建微调数据或收藏预置微调数据。 需要具备AI原生应用引擎管理员或开发者权限,权限申请操作请参见AppStage组织成员申请权限。 创建微调任务

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  • 排序策略

    名称是part-00000开头的文件,需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0

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  • Standard模型训练

    提供实验管理能力,用户通常需要调整数据、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想的作业,模型训练支持统一管理多个训练作业,方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息(训练作业生命周期中的关键事件点)、训练日志(训练作业运行过程和异常信息)、资源监控(资源使用率数据)、Cloud Shell(登录训练容器的工

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 导入和预处理训练数据集

    tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了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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  • 算法备案公示

    、课件制作等场景模拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • 执行作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置:通过界面点选

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据,也可以使用自己准备的数据。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据,也可以使用自己准备的数据。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据,也可以使用自己准备的数据。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • 数据工程介绍

    df,详见文本类数据格式要求。 网页 支持html,详见文本类数据格式要求。 预训练文本 支持jsonl,详见文本类数据格式要求。 单轮问答 支持jsonl、csv,详见文本类数据格式要求。 单轮问答(人设) 支持jsonl、csv,详见文本类数据格式要求。 多轮问答

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 数据工程使用流程

    创建数据评估任务 创建数据质量评估任务,并基于评估标注对数据逐一评估其质量,评估后的数据可以用于模型训练。 获取数据评估报告 查看数据评估任务的进展和数据质量。 发布数据 创建数据发布任务 创建数据发布任务,并进行正式的数据发布操作,可用于后续的训练任务。 平

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  • 启动智能任务

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据的特征分布存在较大偏移。

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  • Standard自动学习

    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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  • 指令监督微调训练任务

    true fp16,配置以下参数 fp16: true 是否使用自定义数据 是,参考准备数据(可选)后,填写自定义注册后数据前缀名称及数据绝对路径,参考表1dataset_dir行,如demo.json数据前缀则为demo dataset: demo dataset_dir:

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    测试准确率 (%) 97.065 98.140 98.415 测试AUC 0.995 0.996 0.997 训练时长 (秒) 166 167 216 从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据的分类相对简单,且数据经过了扩充导致的;

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  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据 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,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。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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  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据 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,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。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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