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nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
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智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。 “快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。
到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、婚
视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object 样本标签的属性键值对，如物体形状、形状特征等。 score Float
如果下述问题您的任何一个回答为“是”，则需要阅读此文档 您是企业用户，且 存在多个部门，且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色（如管理员、算法开发者、应用运维），希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离（如开发环境、预生产环境、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限
pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“预置框架”，并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本，引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。
“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求
“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求
CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理计算最佳选择，覆盖场景包括计算机视觉、视频处理、NLP等
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
视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object 样本标签的属性键值对，如物体形状、形状特征等。 score Float
gine_id无需填写。请从查询作业引擎规格接口获取引擎规格ID。 model_id 是 Long 训练作业的内置模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url与boot_file_url和engine_id无需填写。 train_url
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