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自同一个分布就会很好。 但由于深度学习算法需要大量的训练数据，为了获取更大规模的训练数据集，我们可以采用当前流行的各种创意策略，例如，网页抓取，代价就是训练集数据与验证集和测试集数据有可能不是来自同一分布。但只要遵循这个经验法则，你就会发现机器学习算法会变得更快。我会在后面的课程中更加详细地解释这条经验法则。
创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操作请求。参数值设置为terminate时，表示终止训练作业操作。 响应参数 状态码：
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以删除uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 DELETE https://end
明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
删除训练作业标签 功能介绍 删除训练作业标签，支持批量删除。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/trai
删除训练作业版本 功能介绍 删除训练作业一个版本。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id} 参数说明如表1所示。
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
删除训练作业 功能介绍 删除训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 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
在Modelarts平台进行Pytorch迁移的流程，可以减少训练轮次。以“02_npu_auto_migration——自动迁移”为例，修改代码如下，将训练轮次从10改成3。其余的代码也可以照此修改，减少训练时间。 1、01_g
步之间，又会发生什么呢？ 如果我们继续用更多的训练步数（epochs）来训练，神经网络的预测会变得更精确吗?当训练步数在 1000 到 2000 之间时，神经网络的准确率会继续提高，但提高的幅度在下降。如果用更多的训练步数（epochs）进行训练，神经网络的精准度可能还会略有改善，但在目前的网络架构下，它不会达到
训练作业调测 使用SDK调测单机训练作业 使用SDK调测多机分布式训练作业 父主题： 训练作业
更新训练作业描述 功能介绍 更新训练作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 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 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoi
Platform中内嵌的AI算法透过深度神经网络算法的模式将AOI判定的缺陷自动学习，寻找特征与规律，形成深度神经网络协助AOI机器进行复判，从而可以实现大幅度的降低误判率。 Smart AOI Platform通过产品缺陷海量数据，结合AI深度学习，生成对线上的产品进行判断模型的管理平台。具有分
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 训练作业启动命令中输入： cd
查询训练作业标签 功能介绍 查询训练作业标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/trainJob/{training_job_id}/tags
哪怕你是经验无比丰富也要慢慢调参。 所以深度学习模型的构建其实一个高度的反复迭代的过程。 训练集，开发集，测试集 train 训练集，用于训练模型 dev 开发集(交叉训练集)，用于测试模型 test 测试集，用于评估模型 上个时代的机器学习 上个时代的机器学习，由于数据量不多，所以对三个集的数据划分一般是：
停止训练作业版本 功能介绍 停止训练作业。 此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 参数说明如表1所示。
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