模型训练 - 百度智能外呼
相关名词解释 训练集：用来训练模型的数据 测试集：用来验证模型效果的数据 模型版本：提交训练任务之后自动生成的模型版本号 添加问答库：采样问答库中的数据作为负例数据参与意图模型训练，优化意图和FAQ缠绕问题 使用深度模型：融合多模型算法，提升模型的准确率，但会增加模型训练所需的时间 数据增强：为语料较少的意图自动生成一些示例以参加模型训练 数据平衡：减少不同意图语料数量差异带来的影响 训练轮数：迭代一遍训练集算一轮
创建训练任务 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
百舸平台上共享内存默认为10Gi，如业务有额外需求，可以按需修改 RDMA 开启后系统将自动调度任务到支持RDMA的节点上 数据集挂载 支持选择数据集挂载 存储挂载 当前支持并行文件存储 PFS、文件存储 CFS以及对象存储BOS，自运维资源池额外支持本地盘 最大运行时长 您可以设置任务运行的最长时长，在完成配置后，超过该时长的任务将停止运行。默认不限制运行时长。
训练参数说明 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
tecture】值 模型名称，支持两种指定方式：（1）指定模型系列（Model Family）名称，比如 llama2，此时需要根据如下组网参数来描述不同尺寸模型的具体结构；（2）指定模型架构（Model Architecture）名称，比如 llama2-7b，系统会按开源模型结构来自动配置结构参数
千帆大模型平台增加RLHF训练功能 千帆社区
现实中数据量达不到足够多，这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型：PPO是强化学习的一种算法，经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型，可见强化学习对大模型效果提升非常明显。 可以看到，只做SFT，模型效果是不能完全发挥出来的，必须得做强化学习，而要做强化学习， 又要先训练奖励模型。因此千帆大模型平台增加RLHF训练功能。
千帆大模型平台增加RLHF训练功能 千帆社区
现实中数据量达不到足够多，这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型：PPO是强化学习的一种算法，经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型，可见强化学习对大模型效果提升非常明显。 可以看到，只做SFT，模型效果是不能完全发挥出来的，必须得做强化学习，而要做强化学习， 又要先训练奖励模型。因此千帆大模型平台增加RLHF训练功能。
使用 GR00T N1.7 加速镜像训练机器人操作策略模型 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
在百舸平台上验证单机 8 卡 GPU 训练性能。 需要使用预置训练脚本和执行环境快速复现实验流程。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
发起训练 训练模型 完成数据的标注，或提交已标注的数据后，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」。 选择算法 您可以根据训练的需求，选择「高精度」或「高性能」算法。不同的算法将影响训练时间、预测速度与模型准确率。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
发起训练 训练模型 完成数据的标注，或提交已标注的数据后，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
发起训练 训练模型 完成数据的标注，或提交已标注的数据后，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」。 选择算法 您可以根据训练的需求，选择「高精度」或「高性能」算法。不同的算法将影响训练时间、预测速度与模型准确率。
发起训练 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
发起训练 训练模型 完成数据的标注，即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」，开始模型的训练。 按以下步骤操作，启动模型训练： Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。
