训练模型部署成测试模型 更多内容
  • 如何提升模型训练效果?

    在模型构建过程中,您可能需要根据训练结果,不停的调整数据、训练参数或模型,以获得一个满意的模型。更新模型时,可以通过如下几方面提升模型训练效果: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

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  • 训练科学计算大模型

    训练科学计算大模型 科学计算大模型训练流程与选择建议 创建科学计算大模型训练任务 查看科学计算大模型训练状态与指标 发布训练后的科学计算大模型 管理科学计算大模型训练任务 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 父主题: 开发盘古科学计算大模型

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  • eagle投机小模型训练

    当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集,推荐使用原论文代码仓数据集,下载地址:https://huggingface

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  • 使用ModelArts Standard训练模型

    使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业

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  • 分布式模型训练

    分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 父主题:

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  • 管理模型训练作业

    管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • 数字人模型训练推理

    数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6

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  • AIGC模型训练推理

    AIGC模型训练推理 Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) CogVideoX训练推理基于DevServer适配PyTorch

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  • 从基模型训练出行业大模型

    从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营

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  • ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费?

    。由专属资源池进行收费。 Standard中模型部署为服务后如何收费? ModelArts支持将模型按照业务需求部署为服务。训练类型不同,部署后的计费方式不同。 将模型部署为服务时,根据数据集大小评估模型的计算节点个数,根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。

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  • 部署科学计算大模型

    部署科学计算大模型 创建科学计算大模型部署任务 查看科学计算大模型部署任务详情 管理科学计算大模型部署任务 父主题: 开发盘古科学计算大模型

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  • 部署模型为在线服务

    池的物理池。 “选择模型配置” “模型来源” 根据您的实际情况选择“自定义模型”或者“订阅模型”。 “选择模型及版本” 选择状态“正常”的模型及版本。 “分流” 设置当前实例节点的流量占比,服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的模型,请设置为100%。如

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  • 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?

    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? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 训练物体检测模型

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体

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  • 使用MaaS部署模型服务

    Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面,完成创建配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位,以中

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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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  • 各个模型训练前文件替换

    各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件

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  • 各个模型训练前文件替换

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  • LLM大语言模型训练推理

    PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch

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