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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
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
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,可以实现训练场景中,挂载的SFS的文件夹能够权限控制,
服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时,需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造,以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用户完成原生第三方推理框架镜像到ModelArts推
nsorBoard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。
不同用户间的专属资源池物理隔离,公共资源池仅提供逻辑隔离,专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 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
Unit)和GPU在构造结构上存在差异,因此迁移过程并不是完全平替的关系。昇腾训练芯片属于NPU的范畴,虽然在表达层可以通过torch.cuda和torch.npu的形式来替代,但是真实的算子下发、显存管理、集合通信等存在差异,用户需要了解NPU的运行机制才能更好的使用NPU设备,同时在遇到问题时快速找到原因。 代码迁移操作步骤
在MaaS服务的“模型部署”页面,选择“我的服务”页签,在服务列表选择模型服务“service-1122”,单击操作列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除服务。 在MaaS服务的“我的模型”页面,选择模型“Qwen2-7B”,单击操作列的“更多 >
Workflow工作流的创建时间。 description String Workflow工作流的描述信息。 steps Array of WorkflowStep objects Workflow工作流包含的步骤定义。 user_name String 创建Workflow工作流的用户名。 workspace_id
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。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比
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。 政府 提高公共服务的效率和质量,加强公共安全,优化政策方案和决策过程等。
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
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
Arts所需的权限。避免IAM子账号因权限问题导致使用时出现异常。 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。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
选择模型及版本 “我的模型”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。您的模型导入参见创建模型。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。
如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或在线服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往
成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力,同时基于昇腾云的算力底座能力,提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性,多数据中心部署确保
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别8
在“访问授权”页面,选择需要授权的“授权对象类型”,选择新增委托及其对应的权限“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2:订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI