深度学习数据训练_自动学习项目中，如何进行增量训练？-华为云

自动学习项目中，如何进行增量训练？

自动学习项目中，如何进行增量训练？在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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自动学习训练后的模型是否可以下载？

自动学习训练后的模型是否可以下载？不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。父主题：模型训练

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Yaml配置文件参数配置说明

ed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type

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哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容

t9处理器的AI训练服务器，实现完全自主可控，广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景，可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool

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指令监督微调训练任务

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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Yaml配置文件参数配置说明

实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。 finetuning_type

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启动智能任务

1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集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集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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创建和训练模型

epochs=10) 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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如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优

训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较

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与其他云服务的关系

相关服务交互功能数据湖探索数据湖探索（Data Lake Insight，简称 DLI ）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。对象存储服务对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全

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训练过程读取数据

训练过程读取数据在ModelArts上训练模型，输入输出数据如何配置？如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？大量数据文件，训练过程中读取数据效率低？使用Moxing时如何定义路径变量？父主题： Standard训练作业

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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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Yaml配置文件参数配置说明

ed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type

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创建NLP大模型训练任务

设置在并行训练中，每个微批次包含的数据批量大小，适当的数据批量大小能够确保训练各个阶段都能充分利用计算资源，提升并行效率。数据配置训练数据选择训练模型所需的数据集。要求数据集经过发布操作，发布数据集操作方法请参见发布数据集。资源配置计费模式选择训练模型所需的训练单元。当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。

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与其他云服务的关系

相关服务交互功能数据湖探索数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。对象存储服务对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全

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Yaml配置文件参数配置说明

ed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type

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准备模型训练镜像

准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。训练作业的预置框架介绍

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ModelArts

全部自动学习 Workflow 开发工具算法管理训练管理 AI应用管理部署上线镜像管理资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态自动学习自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、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

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弹性伸缩概述

群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主

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CodeArts IDE Online最佳实践汇总

Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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