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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
主流开源大模型基于Lite Server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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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,
配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 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
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配ModelLink 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
Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 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
Environment实例 描述模型正常运行需要的环境,如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。
主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
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