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[快速入門]如何訓(xùn)練ai語言模型
盤古NLP大模型

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盤古多模態(tài)大模型

廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

CV大模型

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智能問答機器人

06:06 智能問答機器人如何進行知識學(xué)習(xí) 智能問答機器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 02:56 智能問答機器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 智能問答機器人的線上運營監(jiān)控 01:08 智能問答機器人的線上運營監(jiān)控 智能問答機器人的購買流程及基礎(chǔ)配置 03:12 智能問答機器人的購買流程及基礎(chǔ)配置

AI平臺ModelArts入門

AI開發(fā)平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts入門 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 購買 控制臺 專家咨詢

盤古大模型 panguLM

盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)

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機器翻譯

基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫

ModelArts Standard

支持訂閱AI Gallery中的算法構(gòu)建模型 訓(xùn)練管理 支持基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練;支持使用以下三種方式開發(fā)模型:訂閱算法、自定義算法、自定義鏡像 AI應(yīng)用管理 支持將訓(xùn)練作業(yè)中得到的模型、本地開發(fā)的模型部署為AI應(yīng)用,并進行統(tǒng)一管理;提供模型轉(zhuǎn)換能力,方便能夠?qū)⒛P筒渴鹪诓煌脑O(shè)備上

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智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務(wù)。 授權(quán)認證:需先進行授權(quán)認證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);

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企業(yè)級AI模型開發(fā)

云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù),幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的

AI大模型專業(yè)服務(wù)

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如何訓(xùn)練ai語言模型

模型列表分為表1 大語言模型列表表2 多模態(tài)模型列表,詳細如下。

表1 支持的大語言模型列表和權(quán)重獲取地址

模型系列

訓(xùn)練模型

訓(xùn)練場景

訓(xùn)練框架

支持版本

開源權(quán)重文件獲取地址

DeepSeek系列

DeepSeek-R1-671B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main

DeepSeek-V3-671B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base/tree/main

DeepSeek-V2-Lite 16B

預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite

Qwen2系列

Qwen2-0.5B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

Qwen2-1.5B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

Qwen2-7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

Qwen2-72B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

Qwen2.5系列

Qwen2.5-0.5B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

Qwen2.5-1.5B

強化學(xué)習(xí)

MindSpeed-RL

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B

Qwen2.5-7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

強化學(xué)習(xí)

MindSpeed-RL

>=6.5.906版本

Qwen2.5-14B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

強化學(xué)習(xí)

LlamaFactory

>=6.5.907版本

Qwen2.5-32B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

強化學(xué)習(xí)

MindSpeed-RL

>=6.5.906版本

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.907版本

Qwen2.5-72B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

強化學(xué)習(xí)

LlamaFactory

>=6.5.907版本

Qwen3系列

Qwen3-0.6B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-1.7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-4B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.907版本

Qwen3-8B

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-14B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-14B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-32B

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-32B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-30B-A3B

預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Qwen3-235b-A22B

預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

Llama系列

Llama3.1 -8B/70B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

Llama3.2 -1B/3B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

glm系列

glm-4-9b-chat

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

Mistral AI系列

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-LLM

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

表2 支持的多模態(tài)模型列表和權(quán)重獲取地址

模型系列

模型名稱

訓(xùn)練場景

訓(xùn)練框架

支持版本

開源權(quán)重文件獲取地址?

Qwen2 VL系列

Qwen2-VL-2B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main

Qwen2-VL-7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/tree/main

Qwen2-VL-72B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.902版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Qwen2.5 VL系列

Qwen2.5-VL-3B

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-MM

>=6.5.907版本

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.907版本

Qwen2.5-VL-7B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

MindSpeed-MM

>=6.5.907版本

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.906版本

Qwen2.5-VL-32B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.906版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.905版本

Qwen2.5-VL-72B

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct

強化學(xué)習(xí)

VeRL

>=6.5.906版本

Gemma系列

Gemma3-27b

預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)

LlamaFactory

>=6.5.905版本

https://huggingface.co/google/gemma-3-27b-it

下線模型

以下模型不再跟隨版本演進,如訓(xùn)練以下模型可參考6.5.901版本訓(xùn)練文檔。
  • Llama2/3:llama2-7b/13b/70b、llama3-8b/70b
  • Qwen/Qwen1.5:qwen-7b/14b/72b、qwen1.5-7b/14b/32b/72b
  • Yi:yi-6b、yi-32b
  • BaiChuan2:baichuan2-7b、baichuan2-13b
  • mistral-7b、falcon-11B、MiniCPM-2B、MiniCPM3-4B、glm3-6b

如何訓(xùn)練ai語言模型常見問題

更多常見問題 >>
  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機器學(xué)習(xí)算法及強化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 訓(xùn)練管理模塊是ModelArts不可或缺的功能模塊,用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。模型訓(xùn)練是一個不斷迭代和優(yōu)化的過程。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。

  • 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過對教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。

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