深度学习需要多少训练数据_各个模型深度学习训练加速框架的选择-华为云

各个模型深度学习训练加速框架的选择

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。De

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深度学习模型预测

深度学习模型预测深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测

深度学习模型预测深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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数据处理场景介绍

数据量。数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。父主题：处理ModelArts数据集中的数据

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问答模型训练（可选）

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”。中量级：训练时长约为轻量级的3-5倍；模型精度较轻量级提升约20%

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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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算法备案公示

、课件制作等场景模拟真人配音，提升数字内容生产效率。算法运行机制训练阶段：用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。音频经过人工安全审核和授权认证后，由训练人员标注用于训练的音频数据，使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。推理阶段：用户上传一段文本作为输入文本内容，由系统自动审核。

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提交排序任务API

知因子分解机。深度网络因子分解机，结合了因子分解机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。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过

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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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AI开发基本流程介绍

的。准备数据数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。

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模型训练

模型训练创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？自动学习项目中，如何进行增量训练？自动学习训练后的模型是否可以下载？自动学习为什么训练失败？自动学习模型训练图片异常？自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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yaml配置文件参数配置说明

下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指

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创建纵向联邦学习作业

纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。作业创建者的数据集必须含有特征。创建纵向联邦学习作业纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）

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产品优势

产品优势海量训练数据盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。通过对海量

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ModelArts

物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？自动学习训练后的模型是否可以下载？自动学习为什么训练失败？更多训练作业为什么资源充足还是在排队？训练作业一直在等待中（排队）？ ModelArts训练好后的模型如何获取？更多部署上线 Mo

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Yaml配置文件参数配置说明

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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功能介绍

网络结构及模型参数配置2 模型训练模型训练多维度可视化监控，包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。图15 训练指标和中间结果可视化图16 训练过程资源监控支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。图17

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排序策略

”、“16核|128GiB”。训练数据的obs路径单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。测试数据的obs路径单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。即特征工程“

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计费说明

优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验

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超过最大递归深度导致训练作业失败

超过最大递归深度导致训练作业失败问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。处理方法

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Standard自动学习

提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练采用自动机器学习技术，基于

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