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不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model)：是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值，从而指导学习算法的方向，帮助强化学习算法更有效地优化策略
专属资源池计费项 计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时，会产生计算资源的计费，计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。
专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包，提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具，能够
查询Workflow工作流 功能介绍 通过ID查询Workflow工作流详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{pro
Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI
gpu.memoryUsed, gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： Standard Notebook
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
多节点分布式调测适配及代码示例 在DistributedDataParallel中，不同进程分别从原始数据中加载batch的数据，最终将各个进程的梯度进行平均作为最终梯度，由于样本量更大，因此计算出的梯度更加可靠，可以适当增大学习率。 以下对resnet18在cifar10数据集上的分
同一昇腾算力资源池中，支持存在不同订购周期的服务器 同一昇腾算力资源池中，支持资源池中订购不同计费类型/计费周期的资源，解决如下用户的使用场景： 用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。 用户无法在包周期的资源池中扩容按需的节点（包括AutoScaler场景）。 支持SFS产品权限划分 支持SFS权限划分特性，
Standard提供模型、服务管理能力，支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大
或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。
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