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
于加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。通過使用DeepSpeed，可以實現(xiàn)如混合精度訓(xùn)練、ZeRO內(nèi)存優(yōu)化等高級特性，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代表獎勵模型訓(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迎評論區(qū)批評指正 對于即將入行計算機(jī)視覺的小伙伴，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?？? ?? 人生苦短，
查看測試報告 操作步驟 登錄性能測試服務(wù)控制臺，選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“PerfTest測試工程”。 在PerfTest測試工程所在行，單擊測試工程名稱，例如前面創(chuàng)建的測試工程“Web-test”，進(jìn)入測試工程詳情頁面。 在“測試任務(wù)”頁簽，選擇測試任務(wù)，如前面創(chuàng)建的測試任務(wù)“taskA”，單擊操作欄的。
盤古NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練實踐 增量預(yù)訓(xùn)練場景介紹 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)建模型評測任務(wù) 分析評測結(jié)果并優(yōu)化模型 增量預(yù)訓(xùn)練典型問題 父主題： 模型訓(xùn)練實踐
大規(guī)模模型訓(xùn)練涉及多GPU時的并行、通訊以及模型過大等問題。并行方式對于n個GPU數(shù)據(jù)并行：不同的GPU輸入不同的數(shù)據(jù)，運行相同的完整的模型。模型并行：不同的GPU運行模型的不同部分，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
選擇“預(yù)訓(xùn)練”。 訓(xùn)練參數(shù) 訓(xùn)練參數(shù) 模型訓(xùn)練參數(shù)，參考表4。 資源配置 計費模式 選擇訓(xùn)練當(dāng)前任務(wù)的計費模式。 訓(xùn)練單元 選擇訓(xùn)練模型所需的訓(xùn)練單元。 當(dāng)前展示的完成本次訓(xùn)練所需要的最低訓(xùn)練單元要求。 單實例訓(xùn)練單元數(shù) 選擇單實例訓(xùn)練單元數(shù)。 實例數(shù) 選擇實例數(shù)。 訂閱提醒 訂閱提醒
openGauss社區(qū)、Gauss松鼠會、云和恩墨 舉辦的“openGauss布道師朱金偉出品：8小時玩轉(zhuǎn)openGauss訓(xùn)練營（第二期）”活動吧。 打開 https://www.modb.pro/event/370 可以看到活動詳情：
調(diào)試與訓(xùn)練 本案例已日落，內(nèi)容即將下線，替代案例請查看以下內(nèi)容。 在ModelArts Standard上運行GPU訓(xùn)練作業(yè)的場景介紹 在ModelArts Standard運行GPU訓(xùn)練作業(yè)的準(zhǔn)備工作 在ModelArts Standard上運行GPU單機(jī)單卡訓(xùn)練作業(yè) 在ModelArts
快速生成票據(jù)證件類數(shù)據(jù)，單核CPU生成帶標(biāo)注數(shù)據(jù)每小時8萬張，可模擬各類真實場景效果，內(nèi)置上千萬條語料，輕松獲得百萬張模型訓(xùn)練數(shù)據(jù) 靈活度高！數(shù)十種參數(shù)和靈活的閾值調(diào)配,數(shù)據(jù)真！可模擬多種真實場景效果，內(nèi)置上千萬條語料,速度快！單核CPU每小時可生成80000張票證，自帶標(biāo)注信息
model_train_dataset String 模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 model_dataset_format String 使用模型需要的數(shù)據(jù)集格式。 model_description_url String 模型描述鏈接。 parameter String 模型的運行參數(shù)。當(dāng)為自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè)的時候，此參數(shù)為容器環(huán)境變量。該樣例請參考請求示例。
為 “對抗攻擊”（刻意地對輸入進(jìn)行擾動使得深度學(xué)習(xí)輸出錯誤預(yù)測結(jié)果）5.2 針對深度學(xué)習(xí)的可見光“隱身衣”通過上面這個案例，我們發(fā)現(xiàn)，對圖片加上一個隨機(jī)噪聲就能讓深入學(xué)習(xí)算法檢測出錯，因此我們精心設(shè)計如下幾套衣服，來測試是否能對深度學(xué)習(xí)檢測算法“隱身”YOLOv 是You Only
sh腳本實現(xiàn)OBS和訓(xùn)練容器間的數(shù)據(jù)傳輸 自定義容器在ModelArts上訓(xùn)練和本地訓(xùn)練的區(qū)別如下圖： 圖1 本地與ModelArts上訓(xùn)練對比 ModelArts上進(jìn)行訓(xùn)練比本地訓(xùn)練多了一步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： 建議使用O
訓(xùn)練作業(yè)進(jìn)程異常退出 問題現(xiàn)象 訓(xùn)練作業(yè)運行失敗，日志中出現(xiàn)如下類似報錯： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志顯示訓(xùn)練進(jìn)程的退出碼為137。訓(xùn)練進(jìn)程表示用戶的代碼啟動后的進(jìn)程，所以這里
在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“模型訓(xùn)練 > 訓(xùn)練作業(yè)”進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表。 單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，右上角單擊“返回舊版”，進(jìn)入舊版創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)頁面。 配置訓(xùn)練作業(yè)基本信息 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)基本信息。 表1 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的基本信息 參數(shù)名稱 說明 名稱 必填，訓(xùn)練作業(yè)的名稱。 系統(tǒng)會
外網(wǎng)訪問限制 日志提示“ Network is unreachable” 運行訓(xùn)練作業(yè)時提示URL連接超時 父主題： 訓(xùn)練作業(yè)
RM獎勵訓(xùn)練，復(fù)制rm_yaml樣例模板內(nèi)容覆蓋demo.yaml文件內(nèi)容。 1、DPO偏好訓(xùn)練、Reward獎勵模型訓(xùn)練、PPO強(qiáng)化學(xué)習(xí)目前僅限制支持于llama3系列 2、PPO訓(xùn)練暫不支持ZeRO-3存在通信問題，如llama3-70B使用ZeRO-3暫不支持 訓(xùn)練策略類型
SFT全參微調(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/t
config_desc String 訓(xùn)練作業(yè)參數(shù)的描述信息。 create_time Long 訓(xùn)練作業(yè)的創(chuàng)建時間。 engine_type integer 訓(xùn)練作業(yè)的引擎類型。 engine_name String 訓(xùn)練作業(yè)的引擎名稱。 engine_id Long 訓(xùn)練作業(yè)的引擎ID。 engine_version
在ModelArts Standard運行訓(xùn)練作業(yè)的準(zhǔn)備工作 使用ModelArts Standard的專屬資源池訓(xùn)練時，需要完成以下準(zhǔn)備工作。 購買服務(wù)資源 表1 購買服務(wù)資源 服務(wù) 使用說明 參考文檔 彈性文件服務(wù)SFS 彈性文件服務(wù)默認(rèn)為按需計費，即按購買的存儲容量和時長收
制等。工作原 理深度學(xué)習(xí)的工作原理如下：首先，它會收集大量數(shù)據(jù)，并將其存儲在訓(xùn)練集中。然后，深度學(xué)習(xí)模型會對訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，以便更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)類型。最后，深度學(xué)習(xí)模型會根據(jù)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)特征，對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。應(yīng)用在圖像識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動識別圖
