檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
圖2 訓(xùn)練結(jié)果頁面 填寫資產(chǎn)名稱、描述，選擇對應(yīng)的可見性，單擊“確定”發(fā)布模型。 發(fā)布后的模型會作為模型資產(chǎn)同步顯示在“空間資產(chǎn) > 模型”列表中。 通過預(yù)訓(xùn)練發(fā)布的模型，支持再次進行訓(xùn)練、模型部署。 通過微調(diào)發(fā)布的模型，支持再次微調(diào)、強化學(xué)習(xí)及部署。 父主題： 訓(xùn)練NLP大模型
發(fā)布訓(xùn)練后的CV大模型 CV大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進入任務(wù)詳情頁。 單擊進入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
發(fā)布訓(xùn)練后的預(yù)測大模型 預(yù)測大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺，在“我的空間”模塊，單擊進入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進入任務(wù)詳情頁。 單擊進入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測 什么是訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測 訓(xùn)練作業(yè)在運行中可能會因為某些未知原因?qū)е伦鳂I(yè)卡死，如果不能及時發(fā)現(xiàn)，就會導(dǎo)致無法及時釋放資源，從而造成極大的資源浪費。為了節(jié)省訓(xùn)練資源成本，提高使用體驗，ModelArts提供了卡死檢測功能，能自動識別作業(yè)是否卡死，并在日志詳情界面上展
訓(xùn)練tokenizer文件說明 在訓(xùn)練開始前，需要針對模型的tokenizer文件進行修改，不同模型的tokenizer文件修改內(nèi)容如下，您可對tokenizer文件進行編輯。 LLama2模型 在當(dāng)前的軟件版本中，由于transformers的版本過高（transformers==4
查詢訓(xùn)練作業(yè)鏡像保存任務(wù) 功能介紹 查詢訓(xùn)練作業(yè)鏡像保存任務(wù)接口用于獲取ModelArts平臺上指定訓(xùn)練作業(yè)的鏡像保存任務(wù)信息。 該接口適用于以下場景：當(dāng)用戶需要查看特定訓(xùn)練作業(yè)的鏡像保存任務(wù)狀態(tài)時，可以通過此接口獲取任務(wù)信息。使用該接口的前提條件是用戶已知訓(xùn)練作業(yè)ID，并具有查
訓(xùn)練啟動腳本說明和參數(shù)配置 本代碼包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的訓(xùn)練腳本（在scripts_modellink下）和配置（在examples/config下），并可通過統(tǒng)一的訓(xùn)練腳本一鍵式運行。訓(xùn)練腳本可判斷是否完成
1.4.5 模型訓(xùn)練和測試 把數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，一般按照8:2或7:3來劃分，然后用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型。訓(xùn)練出參數(shù)后再使用測試數(shù)據(jù)集來測試模型的準確度。為什么要單獨分出一個測試數(shù)據(jù)集來做測試呢？答案是必須確保測試的準確性，即模型的準確性是要用它“沒見過”的數(shù)據(jù)
訓(xùn)練腳本說明 訓(xùn)練啟動腳本說明和參數(shù)配置【舊】 訓(xùn)練tokenizer文件說明 斷點續(xù)訓(xùn)和故障快恢說明 父主題： 主流開源大模型基于Standard+OBS+SFS適配MindSpeed-LLM PyTorch NPU訓(xùn)練指導(dǎo)（6.5.901）
資源“/cache”目錄的大小。 訓(xùn)練輸出路徑參數(shù) 建議設(shè)置一個空目錄為訓(xùn)練輸出路徑。在訓(xùn)練代碼中，您需要解析輸出路徑參數(shù)。系統(tǒng)后臺會自動上傳訓(xùn)練輸出至指定的訓(xùn)練輸出路徑，請保證您設(shè)置的桶路徑有寫入權(quán)限和讀取權(quán)限。 在ModelArts中，訓(xùn)練代碼需包含（可選）引入依賴和解析和設(shè)置輸入路徑參數(shù)、輸出路徑參數(shù)步驟。
統(tǒng)將自動修復(fù)異常或隔離節(jié)點，并重啟訓(xùn)練作業(yè)，提高訓(xùn)練成功率。為了避免丟失訓(xùn)練進度、浪費算力。此功能已適配斷點續(xù)訓(xùn)練。 圖2 開啟故障重啟 斷點續(xù)訓(xùn)練是通過checkpoint機制實現(xiàn)。checkpoint機制是在模型訓(xùn)練的過程中，不斷地保存訓(xùn)練結(jié)果（包括但不限于EPOCH、模型權(quán)
哪怕你是經(jīng)驗無比豐富也要慢慢調(diào)參。 所以深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建其實一個高度的反復(fù)迭代的過程。 訓(xùn)練集，開發(fā)集，測試集 train 訓(xùn)練集，用于訓(xùn)練模型 dev 開發(fā)集(交叉訓(xùn)練集)，用于測試模型 test 測試集，用于評估模型 上個時代的機器學(xué)習(xí) 上個時代的機器學(xué)習(xí)，由于數(shù)據(jù)量不多，所以對三個集的數(shù)據(jù)劃分一般是：
構(gòu)建微調(diào)訓(xùn)練任務(wù)數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 本案例使用開源通用中文指令微調(diào)數(shù)據(jù)集： 中文 SmolTalk 數(shù)據(jù)集 smoltalk-chinese是一個參照SmolTalk數(shù)據(jù)集構(gòu)建的中文微調(diào)數(shù)據(jù)集。它旨在為訓(xùn)練大型語言模型（LLMs）提供高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)支持。該數(shù)據(jù)集完全由合成數(shù)據(jù)組
精度調(diào)優(yōu)總體思路 PyTorch大模型訓(xùn)練的精度問題的分析、定位可以參考如下思路： 大模型訓(xùn)練通常使用多機訓(xùn)練，鑒于多機訓(xùn)練復(fù)現(xiàn)問題的成本較高，且影響因子較多，建議用戶先減少模型層數(shù)，使模型能夠單機訓(xùn)練，確認單機訓(xùn)練是否也存在精度問題，如果存在，則使用下述手段定位精度問題，使得單
或隔離節(jié)點，并重啟訓(xùn)練作業(yè)，提高訓(xùn)練成功率。為了避免丟失訓(xùn)練進度、浪費算力。此功能已適配斷點續(xù)訓(xùn)練。 圖5 開啟故障重啟 斷點續(xù)訓(xùn)練是通過checkpoint機制實現(xiàn)。checkpoint機制是在模型訓(xùn)練的過程中，不斷地保存訓(xùn)練結(jié)果（包括但不限于EPOCH、模型權(quán)重、優(yōu)化器狀態(tài)、
訓(xùn)練專屬預(yù)置鏡像列表 ModelArts平臺提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度學(xué)習(xí)任務(wù)的基礎(chǔ)鏡像，鏡像里已經(jīng)安裝好運行任務(wù)所需軟件。當(dāng)基礎(chǔ)鏡像里的軟件無法滿足您的程序運行需求時，您可以基于這些基礎(chǔ)鏡像制作一個新的鏡像并進行訓(xùn)練。 訓(xùn)練基礎(chǔ)鏡像列表
壓測。 登錄性能測試服務(wù)控制臺，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“定時壓測”。 在頁面右側(cè)“當(dāng)天任務(wù)”頁簽中，找到待停止的壓測任務(wù)，單擊“任務(wù)名”。 進入對應(yīng)“定時任務(wù)詳情”頁面，單擊右上角的“”。 在彈出的對話框中單擊“確定”，停止定時壓測任務(wù)。 刪除定時壓測任務(wù) 登錄性能測試服務(wù)控制臺，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“定時壓測”。
您了解并同意，為提供服務(wù)之必需，您同意授權(quán)我們收集和使用您的個人信息或個人敏感信息，包括： 1）測試用例中有可能會包含被測試系統(tǒng)的認證信息、主機IP地址、域名、登錄賬號密碼、密鑰等，CPTS不會特意識別用于其他用途，僅作為測試用例的必要信息存儲并只在測試調(diào)試、執(zhí)行階段使用。 2）用戶名：用于工程用例修改記錄、報告展示，作為用戶資產(chǎn)的屬性存在。
圖2 配置訓(xùn)練作業(yè)參數(shù)（公共資源池） 圖3 配置訓(xùn)練作業(yè)參數(shù)（專屬資源池） 圖4 配置訓(xùn)練作業(yè)參數(shù)（自定義鏡像） 參數(shù)填寫完成后，單擊“Apply and Run”，即自動上傳本地代碼至云端并啟動訓(xùn)練，在工具下方的Training Log區(qū)域，會實時展示訓(xùn)練作業(yè)運行情況。當(dāng)訓(xùn)練日志中出現(xiàn)“Current
算法訓(xùn)練 輸出米字形 資源限制 時間限制：1.0s 內(nèi)存限制：512.0MB 根據(jù)輸入的正整數(shù)n (1 米字形由一個(2n-1)*(2n-1)的矩陣組成，矩陣包含從大寫A開始的n個字母 例如:n=3時，包含A,B,C；n=4時，包含A,B,C,D。 矩
