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发布ModelArts数据集中的数据版本 ModelArts在数据准备过程中，针对同一数据源的数据，对不同时间处理或标注后的数据，按照版本进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后，才能应用于模型开发或训练。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
问题复现 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的，目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶段，这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致，无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时，
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备，首先需要先创建一个数据集，后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等，都是基于数据集来进行的。 数据集功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太
使用MaaS压缩模型 在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行压缩，获得更合适的模型。 场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间，从而减少显存占用的资源，降低推理服务时延，提高推理服务吞吐量，并同时减少模型的精度损失。模型压
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