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LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵,将大模型的权重降维处理,来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法,LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数,还降低了显存和计算成本,加快了模型微调速度。对于VLL
含义 容器 容器技术起源于Linux,是一种内核虚拟化技术,提供轻量级的虚拟化,以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久,却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程,也简化了打包应用的库和依赖,甚至
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表3 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
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设置为自动分组任务中的“属性名称”,并通过设置样本属性值,筛选出分组结果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中,单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的“任务历史”对话框中,展示当前数据集之前执行的自动分组任务的基本信息。 图3 自动分组任务历史
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts6.3.912版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
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,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略,分为全参数训练、部
DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
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Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc2,驱动版本是23.0.5。 约束限制 如果
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求 预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集,数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择
Lite DevServer上的微调方案,包括sft全参和lora 微调。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。