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LoRA微調(diào)訓(xùn)練 前提條件 已上傳訓(xùn)練代碼、訓(xùn)練權(quán)重文件和數(shù)據(jù)集到OBS中，具體參考代碼上傳至OBS。 Step1 創(chuàng)建訓(xùn)練任務(wù) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，并自定義名稱、描述等信息。選擇自定義算法，啟動方式自定義，以及選擇上傳的鏡像。 代碼目錄選擇：OBS桶路徑下的mllm_train/tr
裸機(jī)與ModelArts上使用的區(qū)別和改造方案： 自定義容器在ModelArts上訓(xùn)練和本地訓(xùn)練的區(qū)別如下圖： 實(shí)際上帶來的工作量就是我們需要完成OBS和容器環(huán)境的數(shù)據(jù)遷移工作。增加了和OBS交互工作的整個訓(xùn)練流程如下： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)、代碼、模型下載。（本地使用硬盤掛載或者docker cp，在
" # 使用 TensorBoard 觀察訓(xùn)練和測試*損失 (loss) *在各個時期之間如何變化。 通常會看到訓(xùn)練集和測試集損失隨著時間的流逝而減少，然后保持穩(wěn)定。 data_size = 1000 # 80% 的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練 train_pct = 0.8 train_size
需要排查執(zhí)行命令的啟動文件目錄是否正確，具體操作如下： 在ModelArts管理控制臺，使用訓(xùn)練的自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時，“創(chuàng)建方式”選擇“自定義算法”，“啟動方式”選擇“自定義”。 例如，當(dāng)訓(xùn)練代碼啟動腳本在OBS路徑為“obs://bucket-name/app/code/train.py”，創(chuàng)
簡介 性能測試計(jì)劃是在進(jìn)行軟件或系統(tǒng)的性能測試之前制定的詳細(xì)計(jì)劃和指導(dǎo)文件。它描述了所需性能測試的目標(biāo)、范圍、測試環(huán)境、資源需求、測試策略、測試用例、時間表等重要信息。 為什么要制定性能測試計(jì)劃 制定性能測試計(jì)劃的主要目的是確保性能測試的有效性和可靠性。以下是制定性能測試計(jì)劃的重要原因：
訓(xùn)練遷移指導(dǎo)（PyTorch） 遷移流程 代碼遷移 精度調(diào)試 性能調(diào)優(yōu) 父主題： GPU業(yè)務(wù)遷移至?xí)N騰訓(xùn)練推理
訓(xùn)練結(jié)果輸出 日志及權(quán)重 訓(xùn)練過程中，MindSpeed-LLM框架訓(xùn)練loss、性能信息日志會在最后的Rank節(jié)點(diǎn)打印，Llama-Factory框架loss、性能信息日志會在第一個Rank節(jié)點(diǎn)打印。訓(xùn)練結(jié)果結(jié)構(gòu)說明如下： MindSpeed-LLM |──{output_dir}
訓(xùn)練結(jié)果輸出 日志及權(quán)重 訓(xùn)練過程中，MindSpeed-LLM框架訓(xùn)練loss、性能信息日志會在最后的Rank節(jié)點(diǎn)打印，Llama-Factory框架loss、性能信息日志會在第一個Rank節(jié)點(diǎn)打印。訓(xùn)練結(jié)果結(jié)構(gòu)說明如下： MindSpeed-LLM |──{af_output_dir}
業(yè)因運(yùn)行時間到期停止，將導(dǎo)致鏡像保存失敗。 鏡像保存成功后，用戶可在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時選擇已保存的鏡像。 常見問題 當(dāng)鏡像保存失敗時如何處理？ 當(dāng)鏡像保存失敗時，請?jiān)?span id="eqyyc0e" class='cur'>訓(xùn)練作業(yè)詳情頁查看事件，事件描述請參考查看訓(xùn)練作業(yè)事件。 如使用的是專屬資源池，可嘗試在“資源管理 > 輕量算力集群（Lite
訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行失敗 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行失敗排查指導(dǎo) 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行失敗，出現(xiàn)NCCL報(bào)錯 自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè)失敗定位思路 使用自定義鏡像創(chuàng)建的訓(xùn)練作業(yè)一直處于運(yùn)行中 使用自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)找不到啟動文件 訓(xùn)練作業(yè)的監(jiān)控內(nèi)存指標(biāo)持續(xù)升高直至作業(yè)失敗 訂閱算法物體檢測YOLOv3_ResN
獲取訓(xùn)練作業(yè)支持的公共規(guī)格 功能介紹 獲取訓(xùn)練作業(yè)支持的公共規(guī)格接口用于獲取ModelArts平臺上支持的訓(xùn)練作業(yè)資源規(guī)格列表。 該接口適用于以下場景：當(dāng)用戶需要了解平臺支持的資源規(guī)格以進(jìn)行訓(xùn)練作業(yè)配置時，可以通過此接口獲取規(guī)格列表。使用該接口的前提條件是用戶具有查看資源規(guī)格的權(quán)
training_job_id 是 String 參數(shù)解釋：訓(xùn)練作業(yè)ID。 約束限制：獲取方法請參見查詢訓(xùn)練作業(yè)列表。 取值范圍：不涉及。 默認(rèn)取值：不涉及。 task_id 是 String 參數(shù)解釋：訓(xùn)練作業(yè)的任務(wù)名稱?？蓮?span id="aew2sug" class='cur'>訓(xùn)練作業(yè)詳情中的status.tasks字段中獲取。 約束
TODO: 使用測試集評估模型性能 注意事項(xiàng) 在訓(xùn)練DnCNN模型時，需要注意以下幾點(diǎn)： 數(shù)據(jù)集選擇：選擇具有足夠多樣性和噪聲情況的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。 超參數(shù)調(diào)整：根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練輪數(shù)等超參數(shù)。 模型保存：在訓(xùn)練過程中定期保存模型參數(shù)，以便后續(xù)使用或繼續(xù)訓(xùn)練。 通過合理設(shè)
調(diào)用查詢訓(xùn)練作業(yè)詳情接口使用剛創(chuàng)建的訓(xùn)練作業(yè)返回的id查詢訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)。 調(diào)用查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的日志（OBS鏈接）接口獲取訓(xùn)練作業(yè)日志的對應(yīng)的obs路徑。 調(diào)用查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)接口查看訓(xùn)練作業(yè)的運(yùn)行指標(biāo)詳情。 當(dāng)訓(xùn)練作業(yè)使用完成或不再需要時，調(diào)用刪除訓(xùn)練作業(yè)接口刪除訓(xùn)練作業(yè)。 前提條件 已獲
在ModelArts Standard上運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè)的場景介紹 不同AI模型訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)量和算力不同，在訓(xùn)練時選擇合適的存儲及訓(xùn)練方案可提升模型訓(xùn)練效率與資源性價比。ModelArts Standard支持單機(jī)單卡、單機(jī)多卡和多機(jī)多卡的訓(xùn)練場景，滿足不同AI模型訓(xùn)練的要求。 ModelArts
構(gòu)建微調(diào)訓(xùn)練任務(wù)數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 科學(xué)計(jì)算大模型微調(diào)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)為氣象再分析數(shù)據(jù)。 氣象再分析數(shù)據(jù)集是利用現(xiàn)代數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型和數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，對過去的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行重新處理后得到的。這些數(shù)據(jù)集可以是全球范圍的，也可以是特定區(qū)域的。再分析數(shù)據(jù)集的目的是通過整合歷史觀測數(shù)據(jù)和現(xiàn)代計(jì)
FusionInsight MRS二次開發(fā)訓(xùn)練營 第一講 FusionInsight MRS是華為企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢、分析的統(tǒng)一平臺，能夠幫助企 業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，通過對海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時與非實(shí)時的分析挖掘， 發(fā)現(xiàn)全新價值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。本次課程為您分享FusioInsight
分析風(fēng)險(xiǎn)，獲得授權(quán) 分析滲透測試過程中可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，如大量測試數(shù)據(jù)的處理、影響正常業(yè)務(wù)開展、服務(wù)器發(fā)生異常的應(yīng)急、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)、測試人力物力成本... 由測試方書寫實(shí)施方案初稿并提交給客戶（or本公司內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)）進(jìn)行審核。在審核完成后，從客戶（or本公司內(nèi)部領(lǐng)導(dǎo)）獲取對測試方進(jìn)行書面委托授權(quán)書，授權(quán)測試方進(jìn)行滲透測試。
前使用訪問密鑰授權(quán)的用戶，建議清空授權(quán)，然后使用委托進(jìn)行授權(quán)。 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型訓(xùn)練 > 訓(xùn)練作業(yè)”，默認(rèn)進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”進(jìn)入創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)頁面。 在“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面，填寫相關(guān)參數(shù)信息，然后單擊“提交”。 創(chuàng)建方式：選擇“自定義算法”。 啟動方式：選擇“自定義”。
引發(fā)了深度學(xué)習(xí)在研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展熱潮。這篇文獻(xiàn)提出了兩個主要觀點(diǎn)：（1）、多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力，深度學(xué)習(xí)模型學(xué)習(xí)得到的特征數(shù)據(jù)對原數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類和可視化問題；（2）、對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問題，可以采用逐層訓(xùn)練方法解
