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調(diào)用查詢(xún)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(xún)訓(xùn)練作業(yè)狀態(tài)。 調(diào)用查詢(xún)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(duì)應(yīng)的obs路徑。 調(diào)用查詢(xún)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(shí)，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(chǎng)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(shí)選擇合適的存儲(chǔ)及訓(xùn)練方案可提升模型訓(xùn)練效率與資源性?xún)r(jià)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(chǎng)景，滿(mǎn)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(duì)過(guò)去的觀(guān)測(cè)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(guò)整合歷史觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)和現(xiàn)代計(jì)
FusionInsight MRS二次開(kāi)發(fā)訓(xùn)練營(yíng) 第一講 FusionInsight MRS是華為企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)、分析的統(tǒng)一平臺(tái)，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(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘， 發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。本次課程為您分享FusioInsight
前使用訪(fǎng)問(wèn)密鑰授權(quán)的用戶(hù)，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(yè)面。 在“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁(yè)面，填寫(xiě)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(dòng)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(gè)主要觀(guān)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(duì)原數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的代表性，這將大大便于分類(lèi)和可視化問(wèn)題；（2）、對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難訓(xùn)練達(dá)到最優(yōu)的問(wèn)題，可以采用逐層訓(xùn)練方法解
接上一篇：張小白OpenGauss訓(xùn)練營(yíng)日記1——openGauss訓(xùn)練營(yíng)學(xué)習(xí)心得 https://www.modb.pro/db/108366 今天下午是訓(xùn)練營(yíng)的最后4個(gè)小時(shí)，張小白如約來(lái)到直播間。 第六講：openGauss實(shí)踐總結(jié) 由彭沖老師主講
training_job_id 是 String 參數(shù)解釋?zhuān)?span id="mgc0uqk" class='cur'>訓(xùn)練作業(yè)ID。 約束限制：獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)查詢(xún)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?zhuān)?span id="wcgeeym" class='cur'>訓(xùn)練作業(yè)的任務(wù)名稱(chēng)?？蓮?span id="gemmmga" class='cur'>訓(xùn)練作業(yè)詳情中的status.tasks字段中獲取。 約束
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(chēng)、描述等信息。選擇自定義算法，啟動(dòng)方式自定義，以及選擇上傳的鏡像。 圖1 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 訓(xùn)練作業(yè)啟動(dòng)命令中輸入： cd /h
pytorch 多GPU訓(xùn)練 pytorch多GPU最終還是沒(méi)搞通，可用的部分是前向計(jì)算，back propagation會(huì)出錯(cuò)，當(dāng)時(shí)運(yùn)行通過(guò)，也不太確定是如何通過(guò)了的。目前是這樣，有機(jī)會(huì)再來(lái)補(bǔ)充 pytorch支持多GPU訓(xùn)練，官方文檔（pytorch 0.
智能體能訓(xùn)練標(biāo)志桿適用于專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練突破、體能訓(xùn)練、足球、籃球、運(yùn)動(dòng)康復(fù)、兒童體適能智能等領(lǐng)域可以有效進(jìn)行運(yùn)動(dòng)評(píng)估檢測(cè)、敏捷性與反應(yīng)力、加速與減速、體適能與腦適能、爆發(fā)力和力量、耐力與速度、視覺(jué)認(rèn)知與決策力、認(rèn)知導(dǎo)向與感統(tǒng)訓(xùn)練、記憶與處理能力訓(xùn)練、手/眼/腳。1、產(chǎn)品介紹：本產(chǎn)品主要
查詢(xún)訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的日志（預(yù)覽） 功能介紹 查詢(xún)訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的日志（預(yù)覽）接口用于獲取ModelArts平臺(tái)上指定訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)的日志信息。 該接口適用于以下場(chǎng)景：當(dāng)用戶(hù)需要查看特定訓(xùn)練任務(wù)的運(yùn)行日志時(shí)，可以通過(guò)此接口獲取日志預(yù)覽。使用該接口的前提條件是用戶(hù)已知訓(xùn)練作業(yè)ID和
1.啟動(dòng)訓(xùn)練 以訓(xùn)練LJ Speech為例，前提:下載好訓(xùn)練代碼，準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)集，將軟件升級(jí)包掛載到容器中(建議將數(shù)據(jù)集、代碼、軟件包放在同一文件夾下掛載到容器) 下載代碼： https://github.com/jaywalnut310/vits 1.1 安裝訓(xùn)練依賴(lài)的三方庫(kù)
提交訓(xùn)練任務(wù)后，如果想看output目錄下的結(jié)果，如果使用WebIDE，點(diǎn)擊左邊NAIE圖標(biāo) -> Job Explorer -> 對(duì)應(yīng)任務(wù)的output目錄。如果使用編輯器，點(diǎn)擊最左邊的3個(gè)圖標(biāo)最后一個(gè)，如下圖紅框處，即“任務(wù)目錄”，點(diǎn)開(kāi)對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練的任務(wù)就可以看到每
見(jiàn)容器環(huán)境搭建。 訓(xùn)練代碼遷移 前提條件 要遷移的訓(xùn)練任務(wù)代碼在GPU上多次訓(xùn)練穩(wěn)定可收斂。訓(xùn)練業(yè)務(wù)代碼和數(shù)據(jù)，應(yīng)該確保在GPU環(huán)境中能夠運(yùn)行，并且訓(xùn)練任務(wù)有穩(wěn)定的收斂效果。 本文只針對(duì)基于PyTorch的訓(xùn)練代碼遷移。此處假設(shè)用戶(hù)使用基于PyTorch的訓(xùn)練代碼進(jìn)行遷移。其他的
于加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過(guò)使用DeepSpeed，可以實(shí)現(xiàn)如混合精度訓(xùn)練、ZeRO內(nèi)存優(yōu)化等高級(jí)特性，以提高訓(xùn)練效率和性能 stage sft 表示當(dāng)前的訓(xùn)練階段?？蛇x擇值：【sft、rm、ppo、dpo】 sft代表監(jiān)督微調(diào)； rm代表獎(jiǎng)勵(lì)模型訓(xùn)練； ppo代表PPO訓(xùn)練； dpo代表DPO訓(xùn)練。
以偏概全，如有不恰當(dāng)?shù)牡胤剑瑲g迎評(píng)論區(qū)批評(píng)指正 對(duì)于即將入行計(jì)算機(jī)視覺(jué)的小伙伴，墨理這里推薦收藏的干貨博文目前如下 ?? 深度學(xué)習(xí)各領(lǐng)域數(shù)據(jù)集有效整理——持續(xù)更新 ?? 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練推理——基礎(chǔ)環(huán)境搭建推薦博文查閱順序【基礎(chǔ)安裝—認(rèn)真幫大家整理了】——【1024專(zhuān)刊】 ?? 人生苦短，
查看測(cè)試報(bào)告 操作步驟 登錄性能測(cè)試服務(wù)控制臺(tái)，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“PerfTest測(cè)試工程”。 在PerfTest測(cè)試工程所在行，單擊測(cè)試工程名稱(chēng)，例如前面創(chuàng)建的測(cè)試工程“Web-test”，進(jìn)入測(cè)試工程詳情頁(yè)面。 在“測(cè)試任務(wù)”頁(yè)簽，選擇測(cè)試任務(wù)，如前面創(chuàng)建的測(cè)試任務(wù)“taskA”，單擊操作欄的。
盤(pán)古NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練實(shí)踐 增量預(yù)訓(xùn)練場(chǎng)景介紹 構(gòu)建增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 構(gòu)建增量預(yù)訓(xùn)練任務(wù) 構(gòu)建部署任務(wù) 構(gòu)建模型評(píng)測(cè)任務(wù) 分析評(píng)測(cè)結(jié)果并優(yōu)化模型 增量預(yù)訓(xùn)練典型問(wèn)題 父主題： 模型訓(xùn)練實(shí)踐
大規(guī)模模型訓(xùn)練涉及多GPU時(shí)的并行、通訊以及模型過(guò)大等問(wèn)題。并行方式對(duì)于n個(gè)GPU數(shù)據(jù)并行：不同的GPU輸入不同的數(shù)據(jù)，運(yùn)行相同的完整的模型。模型并行：不同的GPU運(yùn)行模型的不同部分，比如多層網(wǎng)絡(luò)的不同層；如果模型能夠放進(jìn)單個(gè)GPU的顯存中，可以使用數(shù)據(jù)并行加速。如果模型不能夠放
