经典版声音分类创建数据集 在训练之前需要在数据中心【创建数据集】 设计分类 每个标签就是对这个音频希望识别出的全部结果。标签的上限为1000种。 标签名由数字、中英文、中/下划线组成,长度上限256字符。 音频的具体格式要求 训练集音频需要和实际场景要识别的音频环境一致,举例:如果实际场景要识别的音频都是手机摄录的,那训练的音频也需要同样的场景获得,而不要采用网上随便下载的音频。
常见问题 Q:是不是DPO不含奖励模型训练的过程? A:严格意义上讲,DPO是将奖励模型训练和强化学习融合在同个阶段进行,其目标函数是优化模型参数以最大化奖励的函数。 前往体验DPO模型训练
参考: https://cloud.baidu.com/doc/qianfan/s/Omh4su9qa 2、模型优化训练:基于预置模型RFT训练,并通过调整训练参数,优化模型输出。
什么是SimPO训练 SimPO(Simple Preference Optimization) : SimPO是一种用于优化和提升预训练大模型性能的技术。它旨在通过简单而高效的方式,调整模型参数,从而在保持模型性能的同时,减少计算资源和内存的消耗。SimPO 主要关注参数效率,这意味着它能够在不大幅增加模型参数的情况下,显著提升模型的性能。
日志解绑 点击日志解绑按钮,即可停止推理日志投递,解绑后的服务支持重新绑定新日志集 我的服务 创建定制服务时投递日志 step1:完成基本信息、付费信息、资源信息填写后,点击开启日志投递按钮 step2:选择需要投递的地域、日志组和日志集 千帆默认会创建名为 qianfan inference_logs {用户cloudid} 的日志集,您也可以选择将日志投递到已有的日志集。
经典版声音分类上传数据集 上传数据要求说明 这里我们对上传数据的要求不仅是格式上的要求,更重要的是介绍怎样的数据可以更有效 提升模型效果 设计分类 首先想好分类如何设计,每个分类为你希望识别出的一种结果,如要识别猫狗的叫声,则可以以“猫”、“狗”等分别作为一个分类;如果安防监控通过声音判断是否出现异常状态,可以以“正常”“不异常”设计为两类,或者“正常”“异常原因一”、“异常原因二”、“异常原因三”
说明 :无锁变更任务结束以后,系统将锁定源表以防止新数据写入,然后将业务从源表切换到新表,锁表时长受数据库负载影响,您可以根据实际情况配置该参数。 切表失败重试次数 无锁变更任务结束以后,源表切换到新表的失败重试次数,默认 5 次。 全量拷贝批次大小自适应 是否根据数据库的性能,动态调整每次拷贝到临时表的行数,默认开启。
1.如何开发amis自定义组件扩展包 如何开发amis自定义组件扩展包 本视频对如何开发amis自定义组件扩展包进行了介绍
EdgePredictorConfig 的具体使用方法可以参考开发工具包中的demo工程。
创建并查看数据洞察任务 平台提供交互性与可视化兼备的数据洞察工作台,对SFT数据集进行多维透视“诊断”与处理,为大语言模型打造更高质量的精调数据。 创建数据洞察 登录到 本平台 ,在左侧功能列数据处理中选择 数据洞察与处理 ,进入数据洞察的主任务界面,整体流程如下: 选择对应数据集的数据集,选择“开始使用”,新发起的数据洞察任务需要1~3分钟的洞察时间。