深度学习训练集中token数量_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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创建纵向联邦学习作业

参数名参数描述 XGBoost 学习率控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。树数量定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。树深度定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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数据处理场景介绍

式增加数据量。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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执行作业

参数名参数描述 XGBoost 学习率控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。树数量定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。树深度定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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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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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3

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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3

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训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3

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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型在当前的软件版本中，由于transformers的版本过高（transformers==4

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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的

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AI开发基本流程介绍

能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。训练模型俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.3

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训练tokenizer文件说明

训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的

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训练tokenizer文件说明

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训练tokenizer文件说明在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的

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