监督微调可以通过使用有限的标签数据来训练模型，从而在数据有限的情况下取得较好的性能。 防止过拟合：在监督微调过程中，通过使用有标签数据进行有监督训练，可以减少模型在特定任务上的过拟合风险。这是因为监督微调过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号，有助于约束模型的学习，避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号。

查看更多>>

如何发布为API 在完成 模型训练 后，可将训练好的模型发布为可调用的服务API。 点击模型列表内对应模型「操作」列中的「申请发布」，或是在左侧导航栏点击 发布模型 可以进入发布模型页面，如上图所示。

查看更多>>

公开数据集】 查看现有公开数据集 本次训练将使用 chnsenticorp情感分类-评测数据集 在模型列表页点击 【模型训练】 进入到数据集选择界面 选择 chnsenticorp情感分类-评测数据集 并勾选全部分类名称，点击 【添加】 点击 【开始训练】 进入到模型训练阶段 在模型列表下，可以看到处于训练状态的模型，将鼠标放置感叹号图标处，即可查看训练进度，同时若 勾选短信提醒，在模型训练完成后会以短信的形式通知

查看更多>>

机器学习模型训练 机器学习中常常要对模型进行训练，模型训练一般过程为：首先读取原始训练数据；对原始数据进行数据处理如数据清洗等；对数据进行转换；提交数据到机器学习平台进行模型训练；模型训练完毕后得到模型参数数据；应用模型进行预测测试模型效果。整个模型训练的过程可以使用工作流来完成任务编排。

查看更多>>

训练失败、训练状态为排队中时长均不纳入收费时长。

查看更多>>

训练失败、训练状态为排队中时长均不纳入收费时长。

查看更多>>

AIAK大模型训推加速套件（后文使用简称 AIAK）是百舸基于百舸平台推出的大模型AI加速能力，用来加速Megatron、Megatron-Core等训练框架的大语言模型，能极大提升大模型分布式训练和推理的性能。下图为AIAK的整体解决方案架构图。

查看更多>>

DexMimicGen涵盖9类典型双臂任务，提出了增强版real2sim2real数据自动生成技术，只需60段真实人类演示便可生成2.1万条高质量仿真数据。相比原版MimicGen，该框架显著提升了数据生成效率和真实感，使机器人双臂协作任务的仿真训练更具实用性。

查看更多>>