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RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置,作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死。如需检测到卡死后发送通知(短信、邮件等)请在作业创建页面配置事件通知。
RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
数据集切分后,训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因:多标签场景下时,做随机数据切分后,包含某一类标签的样本均被划分到训练集,导致验证集无该标签样本。由于这种情况出现的概率比较小,可尝试重新发布版本来解决。
表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在版本管理区域,单击“停止”,即可停止在线服务的部署,避免产生不必要的费用。
表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在版本管理区域,单击“停止”,即可停止在线服务的部署,避免产生不必要的费用。
RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
表1 训练结果对比 资源类型 单机单卡 两节点16卡 耗时 60分钟 20分钟 准确率 80+ 80+ 分布式训练完整代码示例 以下对resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例。
表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户,拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts CommonOperations ModelArts操作用户,拥有所有ModelArts
finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
该类可用于执行AI Gallery工具链服务,此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例: class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def __init__(self,
AlpacaStyleInstructionHandler:使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler:使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置,详解如下: 参数 示例值 参数说明 stage pt 表示训练类型
表2 模型介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成 中文、英文 百川2 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成、翻译 中文、英文 Llama2 文本生成
表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户,拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts CommonOperations ModelArts操作用户,拥有所有ModelArts
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