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    深度学习数据集大小6 更多内容
  • 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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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 执行微调训练任务

    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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  • 数据准备

    数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取,该数据集只包含连续类型特征,因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景,将数据集随机划分为三个大小类似的部分:(1)xx医院的训练集;(2)其他机构的训练集;(3)独立的测试集

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  • 产品术语

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣的长度

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  • 怎么配置fillfactor大小

    怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数,该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%,预留的8%空间用于更新的扩展,也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和详细描述参见《开发指南》的“SQL参考

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  • 查看库表大小

    查看库表大小 Top50库表列表中可以查看物理文件大小Top50库表,结合磁盘空间的分布情况,识别出占用磁盘空间较高的库表。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 单击页面左上角的,选择“数据库 > 云数据库 RDS”。 在“实例管理”页面,选择目

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  • 场景介绍

    5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 5.0e-6 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 bf16:

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 创建横向评估型作业

    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,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面,继续配置可信联邦学习作业的参数,参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”: 本地运行环

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 5.0e-6 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 bf16:

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 5.0e-6 num_train_epochs: 3.0 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 bf16:

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  • 训练型横向联邦作业流程

    图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题: 测试步骤

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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ModelArts集成了深度学习和机器

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    rkspace/Megatron-DeepSpeed/checkpoints/gpt2”。 ll ./checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比, 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可, 其余步骤与单机单卡相同。

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  • 场景介绍

    5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 准备预测分析数据

    表示客户名下是否有房产。 attr_6 贷款情况 String 表示客户名下是否有贷款。 attr_7 存款情况 String 表示客户名下是否有存款。 表2 数据集样本数据 attr_1 attr_2 attr_3 attr_4 attr_5 attr_6 attr_7 31 blue-collar

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  • 场景介绍

    5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 自动学习训练作业失败

    数据在训练时将被剔除。 经过上述过滤后,如果数据集不再满足第一点中关于训练数据的要求,则会导致训练失败或无法进行。建议完善数据后,再启动训练。 数据集文件有以下限制: 如果您使用2u8g规格,测试建议数据集文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求,如果存在极端的数据规模(行数列

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