平台支持上传无标注样例,您可在平台上进行数据标注,标注方式包括在线标注、多人标注和众测标注。只有标注完成的数据集,才能被发布并用于训练。 单轮对话(含标注) JSON 复制 1 { messages : [ { role : system , content : 你是一个AI学习助手。
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。
批量大小过大:如果你在训练时使用的批量大小(batch size)太大,每个批次的数据可能会占用太多的内存。3. 内存泄漏:代码中可能存在内存泄漏,即不再需要的数据没有被及时释放,导致内存逐渐耗尽。4. 多任务并发:可能有其他进程也在使用GPU内存,导致可用内存减少。5. 不正确的内存管理:在某些情况下,即使在GPU上释放了内存,由于某些原因(如缓存机制),这些内存可能没有被立即回收。
labelType int 是 类型:0 :未标注;3 :暂不处理 keyword string 是 关键词 3、返回值 参数名 类型 父节点 备注 code int HTTP状态码 time long 时间 msg string 状态信息 data T total int data 总数 pn int data 页码 ps int data 页面大小 list list data 数据大小 clusterId
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.
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。
批量停止训练任务 批量停止训练任务 接口描述 本接口用于批量停止训练任务,目前支持PyTorchJob,TFJob。 请求结构 Bash 复制 1 POST ?
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。
t-key < SecretKey > --region cn-beijing --username < Username > -- 3 Configuration saved to: ~/.aihc/config 使用命令行提交训练任务 Bash 复制 1 aihc job submit