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1.1.服务器日志类记录方法 Nginx服务器 源站是Nginx搭建的服务器,配置文件中指定日志格式时使用$http_x_forwarded_for变量,相应的配置如下: 在nginx.conf中,配置log_format,定义访问日志记录的格式中用到$http_x_forwarded_for,示例如下: log_format main '$http_x_forwarded_for - $remote_user
如为增量迁移任务,DTS 要求源数据库的 WAL 日志保存 24 小时以上,如为全量迁移和增量迁移任务,DTS 要求源数据库的 WAL 日志至少保留 7 天以上(您可在全量迁移完成后将 WAL 日志保存时间设置为 24 小时以上),否则 DTS 可能因无法获取 WAL 日志而导致任务失败,极端情况下甚至可能会导致数据不一致或丢失。
训练方法 简单描述 全量更新 在训练过程中对大模型的全部参数进行更新,可以充分利用训练数据,有潜力在新任务上达到更好的性能。 LoRA 训练过程中只更新低秩部分的参数,需要的计算资源更少,训练过程更快,可以减少过拟合的风险。 参数配置 超参数 简单描述 迭代轮次 迭代轮次(Epoch),控制模型训练过程中遍历整个数据集的次数。建议设置在1-5之间,小数据集可增大Epoch以促进模型收敛。
训练方法 简单描述 全量更新 在训练过程中对大模型的全部参数进行更新,可以充分利用训练数据,有潜力在新任务上达到更好的性能。 参数配置 超参数 简单描述 迭代轮次 迭代轮次(Epoch),控制模型训练过程中遍历整个数据集的次数。建议设置在1-5之间,小数据集可增大Epoch以促进模型收敛。 学习率 学习率(Learning Rate),控制模型参数更新步长的速度。
如为增量迁移任务,DTS 要求源数据库的 WAL 日志保存 24 小时以上,如为全量迁移和增量迁移任务,DTS 要求源数据库的 WAL 日志至少保留 7 天以上(您可在全量迁移完成后将 WAL 日志保存时间设置为 24 小时以上),否则 DTS 可能因无法获取 WAL 日志而导致任务失败,极端情况下甚至可能会导致数据不一致或丢失。
单价(不含带宽) 适用于大型云游戏等场景 规格:8核;内存:8G;存储:128G 199/月 适用场景 配置 单价(不含带宽) 适用于内容监测等场景 规格:6核;内存:6G;存储:128G 169/月 适用场景 配置 单价(不含带宽) 适用于多应用托管等场景 规格:6核;内存:4G;存储:32G 149/月 适用场景 配置 单价(不含带宽) 适用于应用托管等场景 规格:3核;内存:3G;存储:20G
训练方法 简单描述 全量更新 在训练过程中对大模型的全部参数进行更新,可以充分利用训练数据,有潜力在新任务上达到更好的性能。 LoRA 训练过程中只更新低秩部分的参数,需要的计算资源更少,训练过程更快,可以减少过拟合的风险。 参数配置 超参数 简单描述 迭代轮次 迭代轮次(Epoch),控制模型训练过程中遍历整个数据集的次数。建议设置在1-5之间,小数据集可增大Epoch以促进模型收敛。
训练日志 可以查看运行任务的训练情况,分为概览日志、数据处理日志和训练日志三部分,日志内容均支持下载(txt格式)。 概览日志:对模型训练过程中的关键步骤信息进行抽取展示。 数据处理日志:对模型训练过程中数据集等数据信息处理进行展示排查。 训练日志:对模型训练过程中的全量动作以日志的形式展示。 概览日志部分内容如下所示: 训练过程可视化 可以查看训练过程中的实时的参数变化。
和 LoRA 两种方式 全量更新:在训练过程中对大模型的全部参数进行更新 LoRA:LoRA在固定预训练大模型本身的参数的基础上,在保留自注意力模块中原始权重矩阵的基础上,对权重矩阵进行低秩分解,训练过程中只更新低秩部分的参数 如选择 基于AIAK加速模版创建 ,需要填写此字段 AIAK训练模版(非必填) 选择训练模版,提供主流的开源大模型加速模版,支持常见的llama2、qwen、baichuan2