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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。可選擇值：【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。
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”。
訓(xùn)練作業(yè) OBS操作相關(guān)故障 云上遷移適配故障 硬盤限制故障 外網(wǎng)訪問限制 權(quán)限問題 GP相關(guān)問題 業(yè)務(wù)代碼問題 預(yù)置算法運行故障 訓(xùn)練作業(yè)卡死 訓(xùn)練作業(yè)運行失敗 專屬資源池創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 訓(xùn)練作業(yè)性能問題 Ascend相關(guān)問題
準(zhǔn)備工作 參考benchmark-準(zhǔn)備工作，開始訓(xùn)練測試，具體步驟參考訓(xùn)練性能測試或訓(xùn)練精度測試，根據(jù)實際情況決定。 父主題： 訓(xùn)練benchmark工具
IDE中創(chuàng)建虛擬環(huán)境； 2. 從Github加載代碼； 3. 安裝Pytorch等依賴； 4. 編寫代碼； 5. 模型訓(xùn)練； 6. 模型測試。 案例實操：基于Spotlight的電商推薦訓(xùn)練??????體驗完整版案例，請點擊這里。 案例最終效果
問題描述 輸入兩個矩陣，分別是m*s，s*n大小。輸出兩個矩陣相乘的結(jié)果。 輸入格式 第一行，空格隔開的三個正整數(shù)m,s,n（均不超過200）。 接下來m行，每行s個空格隔開的整數(shù)，表示矩陣A（i，j）。 接下來s行，每行n
問題描述 給定一個長度為n的字符串S，還有一個數(shù)字L，統(tǒng)計長度大于等于L的出現(xiàn)次數(shù)最多的子串（不同的出現(xiàn)可以相交），如果有多個，輸出最長的，如果仍然有多個，輸出第一次出現(xiàn)最早的。 輸入格式 第一行一個數(shù)字L。 第二行是字符串S。
問題描述 如果一個自然數(shù)N的K進(jìn)制表示中任意的相鄰的兩位都不是相鄰的數(shù)字，那么我們就說這個數(shù)是K好數(shù)。求L位K進(jìn)制數(shù)中K好數(shù)的數(shù)目。例如K =4，L = 2的時候，所有K好數(shù)為11、13、20、22、30、31、33共7個。由于這個
科學(xué)計算大模型訓(xùn)練流程與選擇建議 科學(xué)計算大模型訓(xùn)練流程介紹 科學(xué)計算大模型的訓(xùn)練主要分為兩個階段：預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)。 預(yù)訓(xùn)練階段：預(yù)訓(xùn)練是模型學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的過程，基于大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集進(jìn)行。例如，在區(qū)域海洋要素預(yù)測中，可以重新定義深海變量、海表變量，調(diào)整深度層、時間分辨率、水平分辨率
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
遷移學(xué)習(xí)是一種將已經(jīng)在一個任務(wù)上訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到另一個相關(guān)任務(wù)上的方法。通過使用預(yù)訓(xùn)練模型，遷移學(xué)習(xí)可以顯著減少訓(xùn)練時間并提高模型性能。在本文中，我們將詳細(xì)介紹如何使用Python和PyTorch進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，并展示其在圖像分類任務(wù)中的應(yīng)用。 什么是遷移學(xué)習(xí)？ 遷移學(xué)習(xí)的基本
制作CCE集群訓(xùn)練鏡像 Octopus平臺依賴算子鏡像內(nèi)的/bin/bash、stdbuf、tee軟件，請確?；A(chǔ)鏡像內(nèi)包含上述軟件且能通過PATH找到。 一般情況下，訓(xùn)練與評測定義為同一個引擎，主要包括算法或評測腳本運行所需要的基本依賴環(huán)境。用戶可使用命令行模式或Dockerfile模式進(jìn)行構(gòu)建。
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：
深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)，云服務(wù)則是深度學(xué)習(xí)的主要業(yè)務(wù)模式之一。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺（以下簡稱OMAI平臺）即是在上述前提下誕生的平臺軟件。OMAI深度學(xué)習(xí)平臺是具備深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)、模型訓(xùn)練、推理服務(wù)等能力的一站式平臺軟件。OMAI平臺以支持高性能計算技術(shù)和大規(guī)模分
單擊“確認(rèn)選擇”，可以成功選擇攝像機(jī)。 在首頁導(dǎo)航欄，進(jìn)入“模型訓(xùn)練”頁面（選擇攝像機(jī)型號后，模型訓(xùn)練自動解鎖），單擊“華為訓(xùn)練云服務(wù)”進(jìn)入ModelArts模型訓(xùn)練平臺。如果開發(fā)者有自己訓(xùn)練好的模型， 不需要進(jìn)入該步驟。 其中， ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)
解決欠擬合問題的方法比較簡單，增加模型復(fù)雜度就可以了。常見的方法是增加隱藏層的數(shù)量或者增加隱藏層的節(jié)點數(shù)，或者二者同時增加。如果訓(xùn)練誤差持續(xù)下降，接近于0。而測試誤差在下降后變得平穩(wěn)，甚至略有上升。訓(xùn)練誤差和測試誤差的差距較大。這就是典型的過擬合情況。在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初始階段，在實踐中，通常先構(gòu)建一個復(fù)雜
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
執(zhí)行訓(xùn)練任務(wù) 步驟一：上傳訓(xùn)練權(quán)重文件和數(shù)據(jù)集 如果在準(zhǔn)備代碼和數(shù)據(jù)階段已經(jīng)上傳權(quán)重文件和數(shù)據(jù)集到容器中，可以忽略此步驟。 如果未上傳訓(xùn)練權(quán)重文件和數(shù)據(jù)集到容器中，具體參考準(zhǔn)備代碼、權(quán)重、數(shù)據(jù)章節(jié)完成。訓(xùn)練腳本中會自動執(zhí)行訓(xùn)練前的權(quán)重轉(zhuǎn)換操作和數(shù)據(jù)處理操作。 步驟二：修改訓(xùn)練Yaml配置文件
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。
?前言 訓(xùn)練模型表示通過有標(biāo)簽樣本學(xué)習(xí)模型中所有權(quán)重w和偏差b的最優(yōu)值。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通過以下方式構(gòu)建模型：檢查多個樣本并嘗試找出可最大限度地減少模型的損失；這一過程稱為經(jīng)驗風(fēng)險最小化。 損失是對糟糕預(yù)測的懲罰；損失是之歌數(shù)值，表示對個單個樣本而言模型預(yù)測的準(zhǔn)確程度。
