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    深度学习如何微调 更多内容
  • 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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  • 如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证?

    如何获取Azure对象存储深度采集所需凭证? 在对Azure云平台对象存储资源进行深度采集时,需要使用“存储账户”和“密钥”作为采集凭证,本节介绍获取Azure“存储账户”和“密钥”的方法。 登录 Azure 门户中转到存储账户。 在左侧导航栏选择“安全性和网络 > 访问密钥” ,即可看到“存储账户名称”和“密钥”。

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  • 创建NLP大模型训练任务

    decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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  • LoRA微调训练

    LoRA微调训练 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和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • LoRA微调训练

    LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所

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  • LoRA微调训练

    LoRA微调训练 步骤一 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和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • LoRA微调训练

    LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例,执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。

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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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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 如何评估微调后的盘古大模型是否正常

    如何评估微调后的盘古大模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测

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  • 如何获得微认证的学习材料?

    如何获得微认证的学习材料? 华为云开发者学堂提供在线的视频课程,对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题: 微认证课程学习常见问题

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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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  • 使用AI Gallery微调大师训练模型

    迭代周期记录LOSS值。 微调产物说明 模型微调完成后,会得到一个新模型,即微调产物。 在微调大师页面,单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的新模型的详情页面。选择“模型文件”页签可以查看微调产物。各文件说明请参见表3。 图1 微调产物示例 表3 微调产物说明 文件名 文件说明

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  • LoRA微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行

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  • LoRA微调训练

    LoRA微调训练 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和数据集到容器中,可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。

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  • LoRA微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行

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  • LoRA微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型

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  • 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题,回答完全不同

    查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置,适当增大“训练轮次”的值,或根据实际情况调整“学习率”的值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据的质量,若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大,则会加剧该现象。 父主题: 大模型微调训练类问题

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  • 方案概述

    业知识与场景需求的深度融合,为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案,帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算,结合华为昇腾算力,为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力,结合

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