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训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
管理Workflow 查找Workflow工作流 查看Workflow工作流运行记录 管理Workflow工作流 重试/停止/运行Workflow节点 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat 版本的 4bits 量化。
预训练 预训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
DevServer上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.905版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(f
Lite的DevServer环境中部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源部署Stable Diffusion WebUI套件用于推理的详细过程。完成本方案的部署,
在AI业务开发以及运行的过程中,一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题,在ModelArts的AI开发最佳实践中,通过容器镜像的方式将运行环境进行固化,以这种方式不仅能够进行依赖管理,而且可以方便的完成工作环境切换。配合ModelArts提供的云化容
NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite
主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 指令监督微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 附录:指令微调训练常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
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