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    深度学习batch取值 更多内容
  • 模型NPU卡数取值表

    per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend sft per_device_train_batch_size=1 8*节点 & 8*Ascend cutoff_len=8192 lora per_device_train_batch_size=1 2*节点

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 查询所有batch/v1的API

    查询所有batch/v1的API 功能介绍 get available resources 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch/v1 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 自增字段取值

    自增字段取值 RDS for MySQL对自增字段赋值有以下几种方法: # 表结构 CREATE TABLE animals ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(30) NOT NULL,

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-

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  • 使用模型

    鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 排序策略-离线排序模型

    将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合了FM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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下

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  • 自增字段取值

    自增字段取值 TaurusDB对自增字段的赋值有以下几种方法: # 表结构 CREATE TABLE animals ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY

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  • 自增字段取值

    自增字段取值 TaurusDB对自增字段的赋值有以下几种方法: # 表结构 CREATE TABLE animals ( id MEDIUMINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, name CHAR(30) NOT NULL, PRIMARY

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    以调整学习率。取值范围:(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小,

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  • 相关参数取值列表

    相关参数取值列表 __os_version取值 表1 __os_version取值 操作系统类型 操作系统版本(__os_version) Windows Windows Server 2019 Standard 64bit Windows Server 2019 Datacenter

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    at”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data 步骤2 单机单卡训练 本小节使用上文的服务器环境和安装好的模型,

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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