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    深度学习训练时电脑重启 更多内容
  • 重启实例

    重启实例 操作场景 出于维护目的,您可能需要重启数据库实例。 使用须知 实例状态为“正常”、“异常”、“恢复检查中”,支持重启实例。 重启实例会导致服务中断,请谨慎操作。 重启实例后,该实例下所有节点将会被重启。 开启操作保护的用户,在进行敏感操作,通过进行二次认证再次确认您的

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  • 重启实例

    重启实例 功能介绍 重启实例。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/clickhouse/restart 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • LoRA微调训练

    。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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  • LoRA微调训练

    。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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  • 最新动态

    纵向联邦支持“样本粗筛”功能和“等距分箱”方式 纵向联邦作业在特征选择,支持“样本粗筛”,能够筛选出id前缀相符的数据,达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择,分箱选择支持“等距分箱”。等距分箱是指经过计算使得每个箱体的区间间隔保持一致。补充。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年6月 序号 功能名称

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  • 预训练

    用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0,不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值>1,保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样,保持一致。 CONVERT_MG2HF

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  • SFT全参微调训练

    用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0,不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值>1,保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样,保持一致。 CONVERT_MG2HF

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  • 预训练

    。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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  • SFT全参微调训练

    。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 大模型开发基本流程介绍

    失数据。 数据标准化:将数据转换为统一的格式或范围,特别是在处理数值型数据(如归一化或标准化)。 去噪处理:去除无关或异常值,减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量,使其能够有效地训练模型,并减少对模型性能的不利影响。 模型开发:模型开发是大模型项目中的核心阶段,通常包括以下步骤:

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    单个课程的详情页面 学习视频章节时,支持视频的竖屏、横屏播放。 每个章节学习到最后的时候,会提示“第X章节完成学习”,该章节会自动变成完成状态。 图8 使用数据网络的提示页面 学习PDF类型的章节。 学习PDF之前需要先下载下来,然后使用第三方软件打开学习。 图9 打开PDF之前需要先下载下来

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  • 应用场景

    算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。 全流程自动化,批/流训练结合,稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述

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  • LoRA微调训练

    用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0,不会触发效果。 参数值需<=TRAIN_ITERS//SAVE_INTERVAL+1 当参数值>1,保存模型版本次数与SAVE_TOTAL_LIMIT的值一致。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样,保持一致。 CONVERT_MG2HF

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  • 模型使用指引

    复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务,同时支持将平台预置模型进行微调后,部署为模型服务,模型服务可以在创建Agent使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通

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  • 方案概述

    的高性能计算能力和深度学习算法优化,成为推动国内信创产业发展的关键力量。而各地国产化算力中心建设完成后,客户常因技术栈差异面临软硬件兼容性和使用困难,缺乏对华为昇腾AI平台的深入了解,遇到技术问题响应不及时,影响项目推进和创新。 客户在使用昇腾算力开发模型面临诸多挑战: 技术

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  • 使用MaaS调优模型

    见计费说明。 自动停止 当使用付费资源,可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭(默认关闭):表示任务将一直运行直至完成。 开关打开:表示启用自动停止功能,此时必须配置自动停止时间,支持设置为“1小”、“2小”、“4小”、6小或“自定义”。启用该参数并设置时间后,运

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  • 大数据分析

    客户使用包周期实例作为常规容量提供服务,在业务高峰,得益于竞享实例低成本及快速扩缩容特性,竞享实例为系统提供可变容量以应对流量洪峰。自动化是这项业务的关键,所以客户需要进行业务容错性改造,实现任何一个或一些实例出现故障(被回收),可自行替换并继续运行,无需任何人工干预。 实时数据分析

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    packing true 可选项。当选用静态数据长度,可将不足于文本处理的最大长度数据弥补到文本处理的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置

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