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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。
停止计费 在不需要使用ModelArts服务功能时，需要删除或停止正在计费的项目。自动学习、Workflow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下： 自动学习：停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workf
进入在线服务详情页面，选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图8 预测-vllm 如果以op
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
进入在线服务详情页面，选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图8 预测-vllm 如果以op
Standard一键部署现有的模型，并在线使用模型进行预测，您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能，帮助用户零代码构建AI模型，详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向A
实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练，助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。
ensorBoard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，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
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
表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2
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表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2
VS Code连接后长时间未操作，连接自动断开 问题现象 VS Code SSH连接后，长时间未操作，窗口未关闭，再次使用发现VS Code在重连环境，无弹窗报错。左下角显示如下图： 查看VS Code Remote-SSH日志发现，连接在大约2小时后断开了： 原因分析 用户SS
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
查询作业引擎规格 功能介绍 查看指定作业的引擎类型和版本。 创建训练作业和预测作业需要指定引擎规格。 URI GET /v1/{project_id}/job/ai-engines 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
在线服务部署完成且服务处于运行中状态后，可以通过调用指南页签的调用地址对模型发起预测请求，出于安全考虑，ModelArts会通过相关的认证鉴权机制避免在线服务被无关人员非法调用。所以在预测请求的header信息中包含的是调用者的身份信息，在body部分是需要进行预测的内容。 header的部分需要按照华为云的相关
ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略，您可以通过使用灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时，原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整，创建模型。 操作步骤 登录Mo
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。 表1 主动学习 参数 说明 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
max_tokens 否 16 Int 每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前
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