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。

查看更多 →

/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B ### method stage: sft do_train: true # 全参 finetuning_type: full # lora # finetuning_type: lora # lora_target: all

查看更多 →

模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题： 用户指南

查看更多 →

机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

查看更多 →

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

查看更多 →

0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、 机器翻译 编程实验

查看更多 →

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

查看更多 →

rts支持的超参搜索功能，在无需算法工程师介入的情况下，即可自动进行超参的调优，在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts支持以下三种超参搜索算法： 贝叶斯优化（SMAC） TPE算法 模拟退火算法（Anneal） 贝叶斯优化（SMAC） 贝叶斯优化假设超参和目标函数存在一

查看更多 →

模型管理简介 训练模型的开发和调优往往需要大量的迭代和调试，数据集的变化、训练算法或者超参的变化都可能会影响模型的质量。用户可将训练完成的优质模型打包到模型管理中，进行统一管理。模型管理中可以查看模型包的详细信息、将多个归档好或者打包好的模型合打成一个模型包、发布模型包至应用市场

查看更多 →

输出参数的获取方式，默认使用“超参”，也可以选择“环境变量”。 添加 用户可以根据实际算法添加多个输出数据路径。 定义超参。 创建算法时，ModelArts支持用户自定义超参，方便用户查阅或修改。定义超参后会体现在启动命令中，以命令行参数的形式传入您的启动文件中。 单击“增加超参”手动添加超参。 编辑超参。

查看更多 →

”。 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型调测”，进入“模型调测”页面。 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表7所示参数。 表7 调测文本对话类型模型参数说明 参数名称 参数说明 模型服务 选择要调测的模型服务，在下拉列表选择步骤三：部署模型中部署的模型服务。

查看更多 →

保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 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

查看更多 →

基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

查看更多 →

0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_t

查看更多 →

取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围：字符串，针对不同算法超参类型范围不同，取值范围详情请参考《特性指南》的“DB4AI: 数据库驱动AI > 原生DB4AI引擎”章节中“算子支持的超参”表的内容。 hp_value 超参数值。 取值范

查看更多 →

/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B ### method stage: sft do_train: true # 全参 finetuning_type: full # lora # finetuning_type: lora # lora_target: all

查看更多 →

ers/Qwen2-72B ### method stage: sft do_train: true # 全参 finetuning_type: full # lora # finetuning_type: lora # lora_target: all deepspeed:

查看更多 →

迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

查看更多 →

可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

查看更多 →

学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

查看更多 →

面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。

查看更多 →