一方面,数据集对于每单个技能进行切片与任务类别标注,数据维度包括超大FOV原始图像、轨迹、语义标注、关节动作、声音等多种模态信息,轨道经过还原后,数据整体质量与采集频次均处于行业领先水平。另一方面,数据类型源于超3000个真实家庭场景的自然操作,从而避免单一场景、动作或目标的简单重复,确保在单一技能下具备优秀的场景泛化能力,可以帮助具身智能机器人更快、更好地习得新技能。
客观真实 :普通强化学习训练,人类主观意识干扰过多,KTO训练可以使模型服务在符合人类预期的基础上,做到更加的客观和真实。 工作步骤 KTO微调包含以下两个步骤: 数据集收集:Prompt+Chosen/Rejected数据集, 样例下载 。
训练任务生命周期 本文将详细介绍分布式训练任务以及实例状态,帮助您更好的理解任务的运行状况 实例状态 状态 说明 排队中 Pod 已经被创建,但是还没有被调度到节点上 启动中 Pod 已经被调度到节点,在镜像拉取、存储挂载、创建容器等过程。
说明2 :为确保训练任务的正常进行,建议您在开通付费后确保账户余额不低于100元。 说明3 :预置模型调参参与计费的时长计算方式: 若用户选择数据增强—自动搜索,则计费时长为实际训练过程耗时( 即状态为运行中-训练阶段的持续时间)+ 自动数据增强耗时相加总时长 。
训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。 了解详情 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 高效蒸馏模型 对话 推理 14B 本模型由开源模型的基础上,通过微调训练得到。训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。
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。
查询训练任务日志 描述 获取一个任务中某个pod的日志。 请求结构 Bash 复制 1 POST ?
训练任务失败错误排查 时序预测任务失败,一般主要是由于时间列格式错误或配置错误导致的,您可以参照如下内容检测您的数据或配置是否正确: 时间列要求 在创建时序预测任务时,所使用的数据集的时间列应为Date类型并以 yyyy-MM-dd 开头,否则会造成训练任务失败.
BML模型训练 BML 全功能 AI 开发平台是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境,帮助用户更快的构建、训练和部署模型。EDAP为您提供BML节点,方便您通过算法节点载入BML工作流,实现数据在EDAP、BML间的周期性任务调度。
Checkpoint异步加速工具 产品介绍 Checkpoint异步加速工具是基于Megatron训练框架,利用模型信息转储、模型对象反序列化等技术,近0开销的模型保存机制,实现大模型训练全过程精度无损的模型保存与恢复。 如何使用 使用限制 1)内存占用:单机所有GPU卡的Checkpoint内存会优先保存在内存,因此对于千亿参数规模模型建议预留200G内存以上。