模型调优
模型调优：通过选择合适的数据集，调整参数，训练特定的模型以提高模型效果，可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。模型部署：训练好的模型需要部署后方可提供推理服务（评测、应用调用均需先部署模型）。模型数据：构建合适的评测...
模型训练最佳实践
训练准备 完成训练集的构建后，可进入模型管理界面选择训练集进行训练，平台提供Fine-tuning的训练方式，同时提供多种参数的调整，可依据业务需求和理解调整参数，优化模型训练效果。我们以阅读理解后进行问答的任务为示例，演示模型训练的...
概念解释
Validation Token Accuracy Validation Token Acc代表针对验证集学习的准确程度，曲线一般呈现上升趋势，训练过拟合后会呈现下降趋势，优秀的模型效果往往出现在Validation Token Acc的最大值节点，此时预测准确率最高，训练效果最好。...
训练管理
任务训练成功后，您可以查看模型的训练效果。说明 训练任务可能会耗时一段时间，请您耐心等待。您可单击状态栏旁边的 图标刷新状态。查看训练任务详情 单击目标训练任务 操作 列的 查看。在 训练详情 页面您可以查看该训练任务的 训练状态 ...
LLM定制
训练历史 模型版本 模型训练的版本信息 版本状态 标记模型是否可用 训练开始时间 模型训练开始的时间 训练结束时间 模型训练结束的时间 2、点击效果测试，可查看模型训练效果。选用LLM定制模型搜索关键词查看定制模型效果。
AI加速概述
TorchAcc（模型训练加速框架）支持数据并行训练，优化计算和通信overlap，提升分布式训练效果。支持AMP训练加速。支持自动显存优化等。EPL（大规模分布式训练框架）支持数据并行，算子拆分流水并行。支持自动并行策略，得到最优分布式训练...
如何开启模型训练
SFT微调训练效果受大模型参数及训练数据集数量影响，数据量达到一定阈值后，效果不会再有明显上升。SFT不同训练任务的数据实验参考 文本分类任务-情感分析：训练数据量 100 200 500 1000 准确率 0.9559 0.9719 0.9719 0.978 文本生成-阅读...
基本概念
Validation Token Accuracy Validation Token Acc代表针对验证集学习的准确程度，曲线一般呈现上升趋势，训练过拟合后会呈现下降趋势，优秀的模型效果往往出现在Validation Token Acc的最大值节点，此时预测准确率最高，训练效果最好。...
快速入门
任务训练成功后，您可以查看模型的训练效果。说明 训练任务可能会耗时一段时间，请您耐心等待。您可单击状态栏旁边的 图标刷新状态。步骤五：发布服务 在左侧导航栏选择 服务管理>服务列表。在 服务管理 页面单击 发布服务。在弹出的 发布...
横向逻辑回归二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 全局迭代轮数 epochs 全局模型的最大迭代次数 隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单...
ChatGLM开源双语对话语言模型
正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好[1,2,4,8,16,32]learning_rate Float 学习率，决定了每次参数更新时参数...
百川开源大语言模型
正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]learning_rate Float ...
LLaMa2 大语言模型
1到10之间的整数，默认为1 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]...
ChatGLM开源双语对话语言模型
正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好[1,2,4,8,16,32]learning_rate Float 学习率，决定了每次参数更新时参数...
百川开源大语言模型
正整数 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]learning_rate Float ...
LLaMa2 大语言模型
1到10之间的整数，默认为1 batch_size Integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 7b模型支持[1,2,4,8,16,32]13b模型支持[1,2,4,8,16]...
XGBOOST回归
隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。训练成功后的模型保存 ...
XGBOOST多分类
隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。训练成功后的模型保存 ...
XGBOOST二分类
隐私开销 epsilon 联邦学习中，差分隐私的隐私开销，数值越大，添加的噪声越小，隐私保护越弱，则越精确，训练效果越好；数值越小，隐私保护强度越强，则单样本噪音值越大，获取统计特征越困难。默认epsilon=3.0。训练成功后的模型保存 ...
常见问题
如果在base model上训练后更严重，就是没有训练好，训练效果与训练数据质量、多样性、数据等都有关系。5.我们现在是训练垂直领域的模型，知识都是安全领域的数据。请问下如果在SFT阶段，不混入通义原始的SFT数据，我们喂的垂直领域的数据越...
协同过滤etrec
说明 该参数即将下线，目前对训练效果无影响。最小物品值 如果某 user 的 item 数小于该值，则忽略该 user 的行为。最大物品值 如果某 user 的 item 数大于该值，则忽略该 user 的行为。平滑因子 仅 相似度类型 为 asymcosine 时，该参数...
LLM数据处理
您可以参考 数据处理流程 对数据进行清洗和处理，以提高数据质量，进而提升模型的训练效果。数据处理流程 进入Designer页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏单击 工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作...
模型部署及训练
预训练数据集和实际使用场景越接近，直接部署和微调训练效果就会越好。您可以在模型详情页面获取更多关于该模型预训练数据集的信息。一般来说，参数量越大的模型效果会更好，但相应的模型服务运行时产生的费用和微调训练所需要的数据量都会...
单据票证信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达100+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。如何复制标注任务：若您需要在原先标注任务下重新调优，您可以在标注...
单据票证信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达100+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。如何复制标注任务：若您需要在原先标注任务下重新调优，您可以在标注...
长文档信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达200+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。步骤四：模型部署 模型训练完成后，进入「模型中心-模型详情」，点击...
长文档信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达200+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。步骤四：模型部署 模型训练完成后，进入「模型中心-模型详情」，点击...
CTR预估模型
训练字段越多，模型训练效果越好；训练晋升条件中的raw_query是搜索请求时需要携带的参数，并且要求是独立的、有召回结果的、非重复的查询词，具体用法可参考 Java SDK 搜索Demo；相关API/SDK参考：算法周边 目前CTR模型处于免费公测阶段，...
图片分类
预训练数据集和实际使用场景越接近，直接部署和微调训练效果都会越好。您可以在选择模型后的模型详情页面获得更多关于该模型预训练数据集的信息。二、直接部署模型 快速开始提供的 cv_vit-base_image-classification_ImageNet-labels 模型...
OCR&文档自学习FAQ
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达200份，会有一个较为高的精准度。数据类型和版式应该针对样本分布覆盖完整，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。模板调优建议 测试结果出现图片无法匹配模板的情况怎么办？...
表格信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达100+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。步骤四：模型部署 模型训练完成后，进入「模型中心-模型详情」，点击...
表格信息抽取
数据量越大，模型训练效果越好。一般模型数据量达100+份，会有一个较好的表现。数据类型和版式分布符合真实业务场景，只有训练过的数据类型和版式才能有较好的识别效果。步骤四：模型部署 模型训练完成后，进入「模型中心-模型详情」，点击...
模型配置
说明 统计类标签，例如最近90天销量，将会影响模型训练效果，因此需要全部指出，以便系统在模型训练时排除统计类标签。输入复购周期（天），支持15~90的整数，即设置为推荐未来N天内的匹配商品。说明“未来N天”是指以行为数据集的最近行为...
标注模板说明
iTAG官方模板提供了多种RLHF模板，如多模态RLHF标注、对话排序、对话改写、图生文模板，您可以基于系统提供的这些模板修改为符合自己业务需求的模板，然后再创建对应的标注任务并进行处理，从而提高您的模型训练效果。进入智能标注 iTAG-...
模型训练
您可以右键单击模型训练组件，在快捷菜单，单击 查看日志，通过Logview快速查看模型训练效果或定位错误。在Worker运行页面，可以根据需要选择查看的Task实例及Worker对应的实例。其中：worker 0为训练worker（worker 0、worker 2~worker 7...
通义千问
1到10之间的整数，默认为1 batch_size integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 2或者4，默认为2 learning_rate float 学习率，决定了...
使用EasyRec构建推荐模型
该参数取值越大，训练效果越好。建议在训练前进行一次充分的Shuffle。FeatureConfig配置 常用特征主要包括：IdFeature（离散值特征/ID类特征）例如 user_id、item_id、category_id、age 及 星座 均属于IdFeature。RawFeature（连续值类特征...
通义千问
1到10之间的整数，默认为1 batch_size integer 单次传递给模型用以训练的数据（样本）个数，一般单次训练数据个数越大，占用显存会越多，同时单步训练速度会越慢，但是训练效果会越好 2或者4，默认为2 learning_rate float 学习率，决定了...
dsdemo代码介绍
本文为您介绍dsdemo代码所有功能板块,以及详细的使用说明。前提条件 已创建DataScience集群，详情请参见 创建Data Science集群。下载dsdemo代码：请已创建DataScience集群的用户，使用钉钉搜索钉钉群 32497587 加入钉钉群以获取dsdemo代码...
基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调
效果展示 查看WebUI推理效果 查看原生预训练模型的推理效果。进入Conda环境。conda activate llama_train 使用原生checkpoint文件进行推理。cd/root/LLaMA/text-generation-webui ln-s/root/LLaMA/llama-7b-hf./models/llama-7b-hf 启动...
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