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各个模型深度学习训练加速框架的选择
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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。D
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深度学习模型预测
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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name
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深度学习模型预测
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Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name
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数据处理场景介绍
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的过程。 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
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功能介绍
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本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括PyTorch，TensorFlow，Jittor，PaddlePad
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问答模型训练（可选）
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放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。
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Standard自动学习
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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 Mo
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模型训练
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5”。 优化指标 AutoML任务的模型优化指标，请根据实际情况选择。 验证数据集 模型验证数据集。 测试数据集 模型测试数据集。 被忽略的列 数据集中不需要参与模型训练的无用列。 包含的模型 模型训练使用的算法列表。 交叉验证折数 交叉检验的折数。如果不使用交叉验证方法，请将该参数置为空。
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模型训练
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模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑？ 通过数据集导入数据后，在开发代码中如何获取这些数据？ 如何在模型训练时，查看镜像中Python库的版本？ 如何在模型训练时，设置日志级别？ 如何自定义安装python第三方库？
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模型训练
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模型训练
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low在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。 单击图标，查看模型评估报告。 评估指标：可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参：展示训练集、测试集和标签列的信息。 任务系统参数：展示训练任务的配置参数信息。 创建训练任务（WebIDE）
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模型训练
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模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台，可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用的摄像机。 在首页导航栏，进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同的条件筛选摄像机，单击选择需要的摄像机（如X2221-VI），摄像机的相关信息将显示在右侧的摄像机详情窗口
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训练模型
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议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”
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训练模型
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议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”
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训练模型
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很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 多语种文本分类工作流
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训练模型
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检查是否存在训练数据过少的情况，建议每个标签的样本数不少于100个，如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。
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训练模型
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据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”，进入应用开发的“模型评估”步骤，详细操作指引请参见评估模型。 父主题： 无监督车牌检测工作流
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AI开发基本流程介绍
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如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 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
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ModelArts与DLS服务的区别？
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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ModelAr
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自动学习训练后的模型是否可以下载？
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附录：指令微调训练常见问题
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States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的NPU 增加卡数重新训练，未解决找相关人员定位。 问题
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