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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(qǐng)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。 請(qǐng)求參數(shù) 表2 請(qǐng)求Body參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 description 否 String 對(duì)訓(xùn)練作業(yè)的描述，默認(rèn)為“NULL”，字符串的長(zhǎng)度限制為[0
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)標(biāo)簽 功能介紹 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)標(biāo)簽，支持批量添加，當(dāng)添加的標(biāo)簽key已存在，則覆蓋該標(biāo)簽的value。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口，支持自動(dòng)認(rèn)證鑒權(quán)。API Explorer可以自動(dòng)生成SDK代碼示例，并提供SDK代碼示例調(diào)試功能。 URI POST
訓(xùn)練參數(shù)配置說明【舊】 如果用戶希望自定義參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，可直接編輯對(duì)應(yīng)模型的訓(xùn)練腳本，請(qǐng)根據(jù)實(shí)際模型修改。 表1 模型訓(xùn)練腳本參數(shù) 參數(shù) 示例值 參數(shù)說明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【預(yù)訓(xùn)練：pt】預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相對(duì)或絕對(duì)地址 【微調(diào)：sft】微調(diào)數(shù)據(jù)集相對(duì)或絕對(duì)地址
淺談深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練 大家好，本次博客為大家介紹一下深度學(xué)習(xí)中的混合精度訓(xùn)練，并通過代碼實(shí)戰(zhàn)的方式為大家講解實(shí)際應(yīng)用的理論，并對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。 1 混合精度訓(xùn)練 混合精度訓(xùn)練最初是在論文Mixed Precision Training中被提出，該論文對(duì)混合精度訓(xùn)練進(jìn)行了
job_name：可選參數(shù)，訓(xùn)練任務(wù)名，便于區(qū)分和記憶。 本地單機(jī)調(diào)試訓(xùn)練任務(wù)開始后，SDK會(huì)依次幫助用戶完成以下流程： 初始化訓(xùn)練作業(yè)，如果2指定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在OBS上，這里會(huì)將數(shù)據(jù)下載到local_path中。 執(zhí)行訓(xùn)練任務(wù)，用戶的訓(xùn)練代碼需要將訓(xùn)練輸出保存在4中指定的local_path中。
job_id 是 String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對(duì)象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 表2 get_job_info返回參數(shù)說明 參數(shù) 參數(shù)類型 描述 kind String 訓(xùn)練作業(yè)類型。默認(rèn)使用job。
所有數(shù)據(jù)集選取計(jì)算量很大，因此在每個(gè)batch中選取。通過triplet loss學(xué)習(xí)，使得錨點(diǎn)離負(fù)類遠(yuǎn)，離正類近。triplet loss的好處是類內(nèi)距離變小，類間距離拉大。配合交叉熵的有監(jiān)督學(xué)習(xí)，保留原始標(biāo)簽信息。 （4）通常在一定長(zhǎng)度內(nèi)，句子越長(zhǎng)情感識(shí)別的準(zhǔn)確率越高。并且情
停止訓(xùn)練作業(yè)版本 功能介紹 停止訓(xùn)練作業(yè)。 此接口為異步接口，作業(yè)狀態(tài)請(qǐng)通過查詢訓(xùn)練作業(yè)列表和查詢訓(xùn)練作業(yè)版本詳情接口獲取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 參數(shù)說明如表1所示。
Object 會(huì)話對(duì)象，初始化方法請(qǐng)參考Session鑒權(quán)。 job_id 是 String 訓(xùn)練作業(yè)的id，可通過創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)生成的訓(xùn)練作業(yè)對(duì)象查詢，如"job_instance.job_id"，或從查詢訓(xùn)練作業(yè)列表的響應(yīng)中獲得。 表2 get_job_log請(qǐng)求參數(shù)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及常見深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)構(gòu)和基本原理。
高級(jí)版、專業(yè)版、旗艦版機(jī)器人支持問答模型訓(xùn)練。 您可通過添加更多擴(kuò)展問或改用其他類型的模型來提高指標(biāo)。包含以下三種訓(xùn)練模型： 默認(rèn)模型：修改知識(shí)庫(kù)內(nèi)容后自動(dòng)生效。 輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型：修改知識(shí)庫(kù)內(nèi)容后需訓(xùn)練模型發(fā)布生效。 重量級(jí)深度學(xué)習(xí)模型：修改少量知識(shí)庫(kù)內(nèi)容無(wú)需重新訓(xùn)練發(fā)布，但會(huì)導(dǎo)致問答變慢，
訓(xùn)練作業(yè)卡死 訓(xùn)練作業(yè)卡死檢測(cè)定位 復(fù)制數(shù)據(jù)卡死 訓(xùn)練前卡死 訓(xùn)練中途卡死 訓(xùn)練最后一個(gè)epoch卡死 父主題： 訓(xùn)練作業(yè)
影像AI場(chǎng)景，能加快網(wǎng)絡(luò)收斂，提升網(wǎng)絡(luò)性能；3、通過簡(jiǎn)單配置少量接口參數(shù)值，即可進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練；4、項(xiàng)目提供多卡訓(xùn)練以及測(cè)試評(píng)估代碼，接口豐富，擴(kuò)展性強(qiáng)；5、提供不同深度3D ResNet預(yù)訓(xùn)練模型，可供不同數(shù)據(jù)量級(jí)應(yīng)用使用詳情請(qǐng)點(diǎn)擊博文鏈接：https://bbs.huaweicloud
對(duì)金融領(lǐng)域大模型的訓(xùn)練提出挑戰(zhàn)。 增量預(yù)訓(xùn)練的作用 金融領(lǐng)域有其自身的專業(yè)知識(shí)體系，包括金融理論、行業(yè)規(guī)則、法律法規(guī)等。在不同的金融子領(lǐng)域，如銀行、證券、保險(xiǎn)等，知識(shí)結(jié)構(gòu)也有所差異。從其他領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練得到的大模型可能無(wú)法很好地理解和應(yīng)用這些金融專業(yè)知識(shí)。增量預(yù)訓(xùn)練可以將金融領(lǐng)域的最
訓(xùn)練最后一個(gè)epoch卡死 問題現(xiàn)象 通過日志查看數(shù)據(jù)切分是否對(duì)齊，如果未對(duì)齊，容易導(dǎo)致部分進(jìn)程完成訓(xùn)練退出，而部分訓(xùn)練進(jìn)程因未收到其他進(jìn)程反饋卡死，如下圖同一時(shí)間有的進(jìn)程在epoch48，而有的進(jìn)程在epoch49。 loss exit lane:0.12314446270465851
執(zhí)行訓(xùn)練任務(wù)（歷史版本） 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，具體參考上傳代碼和權(quán)重文件到工作環(huán)境和上傳數(shù)據(jù)到指定目錄章節(jié)完成。訓(xùn)練腳本中會(huì)自動(dòng)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。
模型也采用了兩階段，第一階段利用無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)，第二階段通過有監(jiān)督的微調(diào)模式解決下游任務(wù)，這是一種半監(jiān)督的方法，結(jié)合了非監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練模型和監(jiān)督的微調(diào)模型，來學(xué)習(xí)一種通用的表示法。 圖 3 GPT的模型結(jié)構(gòu) 圖 4 GPT Decoder結(jié)構(gòu) GPT
查詢訓(xùn)練作業(yè)日志 功能介紹 按行來查詢訓(xùn)練作業(yè)日志詳細(xì)信息。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/aom-log 參數(shù)說明如表1所示。 表1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型
訓(xùn)練腳本存放目錄說明 在AscendCloud-AIGC代碼包的multimodal_algorithm目錄下集成了多個(gè)多模態(tài)模型的適配腳本，用戶可通過不同模型中的xxx_install.sh腳本一鍵適配。在用戶通過Dockerfile構(gòu)建模型的環(huán)境鏡像時(shí)會(huì)執(zhí)行該腳本，這會(huì)從gi
h.md。 MindSpeed-LLM：數(shù)據(jù)格式如下： 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)(MindSpeed-LLM)：用戶也可以自行準(zhǔn)備預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)要求如下： 使用標(biāo)準(zhǔn)的.json格式的數(shù)據(jù)，通過設(shè)置--json-key來指定需要參與訓(xùn)練的列?？梢允褂?ndash;json-key標(biāo)志更改數(shù)據(jù)集文本字段的名
