expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deeps

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功能总览 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

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于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，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。

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这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。 话题重复度控制（presence_penalty） -2~2 0 话题重复度控制主要用于控制模型输出的话题重复程度。 参数设置正值，模型倾向于生成新的、未出现过的内容；参数设置负值，倾向于生成更加固定和统一的内容。

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统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题

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开发环境 联邦学习模型训练运行环境信息，可通过下拉框切换当前环境。 进入代码编辑界面 创建联邦学习训练任务，详细请参考： 创建联邦学习训练任务（简易编辑器） 创建联邦学习训练任务（WebIDE） 删除联邦学习训练工程 模型训练工程描述 描述信息，支持单击图标，编辑描述信息。 对训练任务的

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文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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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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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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Step3 启动训练脚本 启动训练前需修改启动训练脚本demo.sh 内容。具体请参考•修改启动脚本。 对于falcon-11B训练任务开始前，需手动替换tokenizer中的config.json，具体请参见falcon-11B模型。 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本；模型不

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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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新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，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 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，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。

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集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“可以进入到样本清单明细页面，查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本：在“样本库”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签，单击样本下方的/。

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数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列，即最终通过该数据集训练得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。 父主题： 准备数据

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yaml文件内容。 1、DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持于llama3系列 2、PPO训练暂不支持llama3-70B，存在已知的内存OOM问题，待社区版本修复。 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full

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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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较小的学习率，反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用平台提供的默认值，再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率（learning_rate_decay_ratio） 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

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统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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