概念解释
序列长度 训练数据的序列长度，单个训练数据样本的最大长度，超出配置长度将自动截断。推荐范围：[500,2048]学习率预热比例 warmup占用总的训练steps的比例。推荐范围：(0,1)权重衰减 L2正则化，让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少...
基本概念
序列长度 训练数据的序列长度，单个训练数据样本的最大长度，超出配置长度将自动截断。推荐范围：[500,2048]学习率预热比例 warmup占用总的训练steps的比例。推荐范围：(0,1)权重衰减 L2正则化，让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少...
组件参考：所有组件汇总
序列标注训练（MaxCompute）（即将下线）该组件是将输入序列的每个TOKEN作为一个多分类问题，采用Google原论文中的序列标注方法，实现对输入序列TOKEN进行分类，通常用于分词、词性标注和命名实体识别等。文本摘要训练 该组件旨在从冗长、...
通用模型导出
您可以使用通用模型导出组件，将在MaxCompute中训练得到的模型导出到指定的OSS路径。...无 inputTable 否 在导出PS系列组件模型时，您需要同时配置PS系列组件训练输出的模型表。无 modelName 是 需要导出的离线模型（OfflineModel）名称。无
名词解释
背景信息 时间序列数据库 TSDB：英文全称为 Time Series Database，提供高效存取时序数据和统计分析功能的数据管理系统。时序数据（Time Series Data）：基于稳定频率持续产生的一系列指标监测数据。例如，监测某城市的空气质量时，每秒...
计费管理
计费分类 具体明细 模型调用 包含通义千问系列等官方大模型，三方大模型的所有推理调用定价 模型训练 包含通义千问系列等官方大模型，三方大模型的所有训练定价 模型部署 包含通义千问系列等官方大模型，三方大模型的所有模型部署定价 最佳...
参数配置指导
None NA 层数-hidden-size int 是 None NA 隐层维数-num-attention-heads int 是 None NA 自注意力的head数-max-position-embeddings int 是 None NA 位置embedding的序列长度-seq-length int 是 None NA 序列长度 常规训练设置：...
AI加速概述
Rapidformer（Transformer训练加速）PAI-Rapidformer是PAI推出的一款PyTorch版的针对Transformer系列模型的训练优化工具，其可以通过加速开关的方式来组合部分或全部的优化技术，以优化PyTorch版Transformer模型的训练过程，有效提高模型...
LLM模型训练
4 最大序列长度 是 最大序列长度。512 lora_rank 是 lora_rank。64 梯度累积步数 是 梯度累积步数。1 执行调优 GPU 否 选择用于计算的GPU的ECS实例。无 最大运行时长（秒）否 算法运行的最长时间。无 相关文档 关于Designer组件更详细的...
应用适配概述
AI训练场景 由于AI系列应用本身就支持传统的RDMA环境，因此可以无缝适配eRDMA的能力，可以通过NCCL的调用实现对eRDMA的支持。具体应用，请参见 基于eRDMA增强型实例部署AI训练集群。适配方案 内核态适配方案：SMC-R SMC-R由IBM于2017年开源...
高效基因序列检索助力快速分析肺炎病毒
AnalyticDB MySQL版 基因向量抽取算法套用词向量空间训练模型，对已有生物基因的k-mers进行训练，便可将一个k-mer（基因序列中的一个词）转换成1024维向量。类似于词向量模型，k-mer向量模型也拥有和词向量模型相似的数理计算性质。向量...
使用快速开始零代码部署微调Llama2系列大模型
如果您希望以零代码的方式在PAI上完成Llama2系列大语言模型的训练和推理，您可以使用快速开始的一键部署，快速启动Llama2系列模型的在线推理服务，并通过WebUI和API两种方式调用，或者使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，实现定制...
如何开启模型训练
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-阅读理解 训练数据量 100 200 500 1000 2000 准确率 0.5808 0.5992 0.6202 0.611 0.6235 序列标注-命名...
训练管理
当训练任务的状态为未训练或者训练失败时，还可以修改训练数据和训练模式，以及是否基于之前的任务进行训练。删除训练任务 在训练任务列表中单击目标任务 操作 列的 删除，在 删除训练任务 对话框中单击 确定，该训练任务将被删除，且删除...
模型调优
混合训练 通用混合训练支持用户将自身训练数据与采样的千问基础模型通用多领域、多行业、多场景数据混合，进行训练，从而提高训练效果，避免基础模型能力的遗失，注意，选择混合训练后，混合采样的数据将计入训练Token数据量中，一并计费，...
提交训练作业
此外，为了帮助您更直观地体验提交训练作业的操作流程，PAI Python SDK还提供了一系列详细的代码示例Notebook，供您参考和学习，详情请参见 代码示例。准备训练脚本和所需依赖 准备训练脚本 Estimator支持将您编写的本地训练脚本提交到PAI...
模型训练
训练是整个模型产出最重要的一个操作，为了保证训练流程的单线程化和纯粹性，将训练流程整体封装打包在一个训练框架下，而把训练过程产生的重要节点拆分至一级菜单栏，整个训练流程都为快速的产出最优模型服务，而且训练框架内部又给予绝对...
文本摘要训练
文本最大长度 表示系统可处理的序列整体最大长度。INT类型，范围为（1，512），默认值为512。训练轮数 训练总Epoch的数量。INT类型，默认值为3。学习率 模型构建过程中的学习率。FLOAT类型，默认值为3e~5。保存模型文件步数 表示每训练多少...
百川开源大语言模型
概述 百川系列开源大语言模型是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。您可以通过大模型服务平台提供的模型定制功能对平台内置的百川系列模型进行微调。当前在大模型服务平台提供模型定制能力的百川系列模型分别来自于ModelScope...
基于ACCL优化套件进行多机训练
为了控制整体的训练耗时，原文中Phase-1使用128的序列长度完成了36个Epoch的训练，Phase-2使用512的序列长度完成了剩余的4个Epoch。本文提供了与原文一致的序列长度128与512的两组数据集，使用 run_pretraining.sh 脚本运行时可通过环境...
快速开始概述
快速开始是PAI产品组件，集成了众多AI开源社区中优质的预训练模型，并且基于开源模型支持零代码实现从训练到部署再到推理的全部过程，给您带来更快、更高效、更便捷的AI应用体验。使用限制 目前快速开始支持的地域包括华北2（北京）、华东2...
视频分类训练
算法简介 视频分类模块提供主流的3D卷积神经网络和Transformer模型用于视频分类任务的训练，目前已经支持的模型包括X3D系列的X3D-XS、X3D-M及X3D-L和Transformer模型的swin-t、swin-s、swin-b、swin-t-bert，其中swin-t-bert支持视频加文本...
百川开源大语言模型
概述 百川系列开源大语言模型是由百川智能开发的一个开源的大规模预训练模型。您可以通过灵积模型服务平台提供的模型定制功能对平台内置的百川系列模型进行微调。当前在灵积平台提供模型定制能力的百川系列模型分别来自于ModelScope社区...
模型训练
背景信息 训练是整个模型产出最重要的操作，为了保证训练流程的单线程化和纯粹性，将训练流程整体封装打包在一个训练框架中，训练框架内部操作灵活，不同的状态之间只要不影响最终结果评判可以自由跳转，保证结果输出灵活高效。由于流程的...
模型训练最佳实践
模型训练 启动训练后，列表上的模型状态将变更为训练中，可通过点击查看按钮进入详情页，查看训练的详情，包括训练过程的指标、训练时长、数据详情等，同时可随时终止训练，我们这里仍然以百科知识阅读理解任务的训练为示例，此任务500条...
模型配置
训练失败：模型训练达到24小时无结果时，自动停止训练，以及发生手动结束训练等情况时，为训练失败。鼠标移动到 图标上将显示失败原因。已下线 您可以对模型进行编辑、查看训练详情、手动更新、结束训练、下线等操作。编辑 对于未开始、...
模型训练管理
每次进行意图模型训练均需要通过以建立一个 模型训练任务 的方式来完成，任务创建完成后系统将自动进行模型训练，训练完成后系统将自动创建一个新的模型，将生成的新模型进行对应场景绑定即可使更新后的模型生效。说明 每次发起模型训练时...
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。
模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始中查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，则...
使用EasyTransfer进行文本分类
本文以文本分类为例，为您介绍如何在PAI-DSW中使用EasyTransfer，包括启动训练、评估模型、预测模型及导出并部署模型。前提条件 已创建PAI-DSW实例，且该实例满足版本限制，详情请参见 创建及管理DSW实例 和 使用限制。说明 建议创建PAI-...
图像关键点训练
如果您的业务场景涉及人体相关的关键点检测，则可以通过图像关键点训练组件构建关键点模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像关键点训练组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖...
模型训练
本文为您详细介绍GDB Automl模型训练的方法。背景信息 对数据进行预处理后，就可以选择模型训练工具，进行自动化模型训练和调优。GDB Automl支持运行自动机器学习，批量训练支持的模型，您也可以选择具体的单个模型设置参数进行训练。运行...
LLaMa2 大语言模型
数据准备 对Llama2系列模型进行定制时，所需的训练数据格式为json数据，您可以提供多条json样本在一个jsonl文件中，注意每行仅包含一条json。定制数据格式 在准备sft训练数据阶段的过程中需要构造出对话的结构，需要包含 Human:以及 ...
通过自定义模型识别
DataWorks支持通过您提供的样本字段，进行模型训练，帮助您寻找目标字段的内容特征，生成相应的规则模型。该功能通常用于发现您的数据资产中与该特征内容相似的数据。本文为您介绍如何生成自定义的数据识别模型。使用限制 DataWorks不支持...
Step2：模型训练
1.新建训练 进入工作区后，点击左侧菜单栏点击【新建训练】，输入训练名称和训练描述，完成后自动跳转到【训练列表页】。2.数据选择 在训练列表里点击详情进入训练过程界面，点击【添加】添加已创建的数据集，勾选目标标签完成数据选择，...
基于AIACC加速器快速实现LLaMA-7B指令微调
LLaMA的训练原理是将一系列单词作为“输入”并预测下一个单词以递归生成文本。LLM具有建模大量词语之间联系的能力，但是为了让其强大的建模能力向下游具体任务输出，需要进行指令微调，根据大量不同指令对模型部分权重进行更新，使模型更...
LLaMa2 大语言模型
数据准备 对Llama2系列模型进行定制时，所需的训练数据格式为json数据，您可以提供多条json样本在一个jsonl文件中，注意每行仅包含一条json。定制数据格式 在准备sft训练数据阶段的过程中需要构造出对话的结构，需要包含 Human:以及 ...
功能特性
数据集管理提供包括：上传、浏览、删除、标注、导出在内的一系列功能，支撑用户在一个工作区内对某一个或某一系列数据样本进行管理，以备模型训练的需要。同时为了方便用户操作，保持业务的连续性，在数据集管理内集成了训练功能，用户可以...
针对有异常标签的数据创建智能巡检任务
日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能，支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍如何为异常标签的数据，创建模型训练任务和实时巡检任务。数据样例 本文基于如下数据样例，创建模型...
基于抢占式实例的弹性训练
为降低使用AI模型训练成本，云原生AI套件推出基于抢占式实例的弹性训练解决方案，该方案可以将AI模型训练这种有状态类型的工作负载运行在抢占式实例上，几乎可以做到在不影响训练作业成功率的情况下降低训练成本。优势与限制 基于抢占式...
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