免训练迭代模式仅适合短期内快速获得具备一定精度模型的应用场景,如需获得效果更好的模型,请提升数据量和数据丰富度后进行模型训练 免训练迭代模式会根据模式开启时的模型和数据生成预测基础模型,基础模型影响后续的预测能力,所以在初次打开免训练迭代模式时,尽量保证当时的模型和数据质量 使用流程 ①模型训练 请创建模型并训练训练模型,在模型训练完成后请勿删除原训练数据 ②启动免训练迭代模式 模型训练完成之后,打开免训练迭代模式开关
比如侧重数据图表,还是深度案例分析?
查询训练任务事件 描述 获取一个任务系统事件。 请求结构 Bash 复制 1 POST ?
查询训练任务日志 描述 获取一个任务中某个pod的日志。
查询训练任务监控 描述 查询指定任务的监控数据的指标类型 请求结构 Bash 复制 1 POST ?
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请求参数 参数名称 类型 是否必须 参数位置 说明 resourcePoolId String 是 Query 参数 标识资源池的唯一标识符 jobId String 是 Path 参数 训练任务ID jobFramework String 是 Query 参数 训练任务框架类型,当前支持 PyTorchJob startTime String 否 Query 参数 获取任务事件的起始时间,默认为任务创建时间
创建训练作业 创建训练作业 前提条件 自定义作业需要依赖于BOS对象存储读取输入文件,创建自定义作业之前需要保证您已经开通了BOS对象存储的服务。 授权自定义作业读写您的BOS对象存储,以顺利进行自定义作业的配置。 在BOS中存储创建Bucket,并且存储用于训练的代码文件和数据集,创建一个空文件夹用于输出文件的存储 新建作业 在导航栏选择『自定义作业-训练作业』,进入训练作业的列表页。
节点 配置 模型训练 相关参数 选择在BML中被授权的项目列表,训练类型选择 作业建模 ,在 训练作业 中选择对应的作业,同时配置ak、sk、输入输出路径等参数 步骤二:作业发布及调度 点击编辑框左上角 发布 作业,该作业发布后即可在 运维 功能下对发布的 作业组 配置调度,进行定期执行 步骤三:任务运维 在数据加工下,可通过运维大屏,查看任务的运行状态,同时对失败的实例进行重新执行
序列标注模型校验 您可输入一段文本,注意,如果您训练使用的是ERNIE模型,则需要注意输入文本需要进行切词(可以空格间隔);如果您训练使用的非ERNIE模型,请参考您的训练数据集的分词词典,对文本分词后再输入文本矿中进行校验。 日志 您可以通过查看任务的日志内容,确认任务训练过程中的细节,