张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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修改TaurusDB读写分离权重 开通数据库代理后，您可以根据需要修改读写分离的读权重。读请求会按照读权重分发到各个节点，进行读写分离，降低主节点的负载。 使用须知 仅权重负载的路由模式支持修改读权重。 主节点和只读节点均可以设置读权重。 主节点的读权重值越高，处理的读请求越多，主节点的读权重值默认为0。

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t-Token”的值即为Token值。 X-Language 否 String 请求语言类型。默认en-us。 取值范围： en-us zh-cn 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 master_weight 否 Integer 主节点权重（两个参数必选其一）。

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model

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修改读写分离权重 功能介绍 修改指定实例的读写分离权重。 该接口计划于2024-04-30下线。 调用接口前，您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQL 11、RDS for PostgreSQL

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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当前展示的完成本次训练所需要的最低训练单元要求。 基本信息 名称 训练任务名称。 描述 训练任务描述。 不同模型训练参数默认值存在一定差异，请以前端页面展示的默认值为准。 参数填写完成后，单击“立即创建”。 创建好训练任务后，返回“模型训练”页面，单击操作列“启动”，并在任务确认弹窗中单击“确定”启动训练任务。

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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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数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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yaml)的参数如表1所示。 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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yaml)的参数如表1所示。 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

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yaml)的参数如表1所示。 表1 修改重要参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略

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