创建RFT任务 OpenAI提出Reinforcement Fine-Tuning(RFT),RFT的核心是通过自动化生成的奖励信号驱动模型优化,让模型通过多轮试错和反馈逐步提升推理能力。不需要单独训练奖励模型,通过Grader对输出打分,作为奖励信号优化模型权重。 登录到 本平台 ,在 创建精调作业 中选择RFT,进入RFT创建界面。
模型创建与管理 1.
创建蒸馏作业 如果您在模型蒸馏作业列表中有创建好的模型任务,可以直接点击“新建任务”创作模型的迭代版本,如果已有运行中的版本,再次创建的运行任务不可切换教师模型和学生模型的类型。 选择蒸馏方式 在选择蒸馏方式中,选择知识蒸馏。 基本信息 填写好作业名称后,再进行500字内的作业描述即可。 在作业类型中,支持创建文本生成或图像理解作业。
创建Post-pretrain任务 目录 创建任务 新建运行 数据配置 大模型预训练是开发者可以基于大量的泛文本无标注数据使用Post-pretrain的方式训练出一个定制的预训练模型。 在Post-pretrain任务中调优预训练模型提升模型效果,完成预训练后,可以在SFT调优预训练模型。 登录到 本平台 ,在 创建精调作业界面 选择Post-pretrain,进入大模型预训练的主任务界面。
创建数据蒸馏任务 模型蒸馏 通过调用教师模型产生问答对,再通过精调得到成本更低、特定任务效果更好的学生模型。 登录到 本平台 ,选择模型蒸馏板块,创建蒸馏作业。 创建蒸馏作业 如果您在模型蒸馏作业列表中有创建好的模型任务,可以直接点击“新建任务”创作模型的迭代版本,如果已有运行中的版本,再次创建的运行任务不可切换教师模型和学生模型的类型。
在线评估 当您任务创建成功后,即可在人工评估首页,选择任务的“在线评估”按钮,进行如下数据集的评估任务。
从备份点创建实例 云数据库MongoDB支持从实例中的某个备份来创建新的实例,新建的实例中的数据将恢复至选择的备份点,可用于数据恢复或数据验证场景。 前提条件 实例类型为副本集实例。 只支持从物理备份创建实例。 费用说明 执行从备份点新建实例的操作将创建一个新的实例并产生相关费用。 操作步骤 登录 MongoDB管理控制台 。 在页面左上角,选择实例所在的地域。
快速创建大模型训练任务 本文为您简要的介绍使用百度百舸·AI计算平台的准备工作和创建流程。在首次使用百度百舸·AI计算平台的情况下,帮助用户快速上手,在平台上完成创建资源池及队列创建、快速创建大模型训练任务、查看监控等关键流程。 主要操作流程 注册百度智能云账号,并完成实名认证。请参考 注册 和 实名认证 登录 百度百舸·AI计算管理控制台 。
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创建DPO任务 DPO模型训练,直接偏好学习,您可以通过偏好数据直接优化模型。DPO方法能够简单、高效的训练得到符合您偏好的模型。 登录到 本平台 ,在 创建训练作业 中选择DPO,进入DPO主任务界面。 创建任务 如果您在任务列表已经有创建好的模型任务,可以直接点击“新建任务”创作模型的迭代版本,如果已有任务中的的版本,再次创建的运行任务不可切换基础模型类型。