评分卡训练是一种用于信用风险评估的机器学习方法，它通过将原始变量进行分箱处理以离散化数据，然后应用线性模型（如逻辑回归或线性回归）进行训练。该方法不仅包括特征选择和分数转换功能，还允许在训练过程中对变量施加约束条件，以提高...
工作流运行完成后，您可以右键单击 评分卡训练-1 组件，选择 查看数据 训练结果输出表 查看训练结果。如下图所示。评分卡的精髓是使用符合业务标准的分数表示复杂的模型权重，其结果的关键参数如下：weight：表示原始的权重值。Scaled_...
有以下三种分箱区间选择方法 授信数据集：accepts 拒绝数据集：rejects 全量数据集：augmentation 全量数据集 分数转换 否 选中 分数转换，支持配置 scaledValue、odds 和 pdo，关于参数配置方法，详情请参见 评分卡训练。false ...
该模型通常由评分卡训练组件生成，评分卡预测组件则利用该模型对输入数据进行评估和打分，从而帮助决策制定和风险管理。配置组件 方式一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 评分卡预测 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 ...
GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归多分类 PMML PMML 随机森林 PMML PMML 朴素贝叶斯 PMML PMML K均值聚类 PMML PMML GBDT回归 PMML PMML 线性回归 PMML PMML 评分卡训练 PMML PMML 文本摘要训练 tgz包 EasyNLP 会...
mnist-type pytorchjob-n default` to check the job status 说明 如果您需要执行单机多卡训练作业，例如执行单机两卡训练作业，则可以通过指定-gpus=2 和-nproc-per-node=2 参数以分配2张GPU卡并启动2个训练进程：arena submit pytorch \-...
DLC可以快捷地创建分布式或单机训练任务。其底层基于Kubernetes，省去您手动购买机器并配置运行环境，无需改变使用习惯即可快速使用。本文以 MNIST 手写体识别为例，介绍如何使用DLC进行单机单卡训练，或多机多卡的分布式训练。说明 MNIST...
模型参数量 全参数训练资源 推理资源（最低）Megatron训练模型切片 8B 8卡*gu7xf、8卡*gu7ef 1*V100（32 GB显存）、1*A10（22 GB显存）TP1、PP1 70B 4*8卡*gu7xf、4*8卡*gu7ef 6*V100（32 GB显存）、2卡*gu7xf TP8、PP2 已创建阿里云文件...
模型参数量 全参数训练资源 推理资源（最低）Megatron训练模型切片 7B 8卡*gu7xf、8卡*gu7ef 1*V100（32 GB显存）、1*A10（24 GB显存）TP1、PP1 14B 8卡*gu7xf、8卡*gu7ef 2*V100（32 GB显存）、2*A10（24 GB显存）TP2、PP1 72B 4*8卡*gu7...
模型参数量 全参数训练资源 推理资源（最低）Megatron训练模型切片 7B，8experts 2台8卡*gu7xf、gu7ef 4*V100（32 GB显存）、4*A10（22 GB显存）TP2、PP1 已创建阿里云文件存储（通用型NAS）类型的数据集，用于存储训练所需的文件和结果...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高性能网络）进行...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高性能网络）进行...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高性能网络）进行...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高性能网络）进行...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高性能网络）进行...
本镜像内置环境变量 NCCL_SOCKET_IFNAME 需要根据使用场景动态调整：当单Pod只申请了1/2/4/8卡进行训练/推理任务时：需要设置 NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0（本镜像内默认配置）。当单Pod申请了整机的16卡（此时您可以使用HPN高网）进行训练/...
提供视觉数据接入、AI算法训练、计算资源调度的能力，通过API支撑开发业务应用，同时帮助开发者提升视觉AI创新效率，专注核心业务创新。VCS支持视频采集、存储、分析全过程，向企业、开发商和个人提供数据服务；同时支持视觉数据接入、视觉...
chosen":{"role":"assistant","content":"赞同的模型期望输出3","loss_weight":1.0},CPT 训练集 CPT 纯文本格式训练数据，一行训练数据展开后结构如下：{"text":"文本内容"} 训练数据集样例：CPT-文本生成训练集示例.jsonl 也可以前往 ...
data-parallel-size 您可以根据尝试获得的 tensor parallel size 和 pipeline parallel size 的值，以及准备训练的总卡数，算出可行的 data parallel size 值：tensor_model_parallel_size*pipeline_model_parallel_size*data_parallel_...
训练任务有如下几个状态：排队中 训练中 训练完成 训练失败 超时终止（任务处于"超时终止"状态时，您可以通过点击任务卡片右上方的"重启"按钮来继续训练）在训练任务详情页中，左下角展示的是LoRA保存点（Checkpoint）信息，每个LoRA保存点...
准确度高：采用Focal CTC Loss来解决常见字和生僻字训练样本不均衡的问题，在证件类场景整体识别率达到98%以上。应用场景 离线证件识别：银行卡、身份证、驾驶证等离线证件识别场景，基于手机或安卓类硬件集成该功能，实现证件的高效识别。...
python launch_single_task.py-batch_size=4-nproc_per_node=1 Pytorch Eager八卡（baseline训练）!bin/bash!set-ex!python launch_single_task.py-batch_size=4-nproc_per_node=8 TorchAcc单卡（PAI-OPT）!bin/bash!set-ex!python launch_...
python launch_single_task.py-amp_level O1-batch_size 24-nproc_per_node 1 Pytorch Eager八卡（baseline训练）!bin/bash!set-ex!python launch_single_task.py-amp_level O1-batch_size 24-nproc_per_node 8 TorchAcc单卡（PAI-OPT）!...
资源配置要求：模型规模 要求 qwen1.5-0.5b/1.8b/4b/7b 使用V100/P100/T4（16 GB显存）及以上卡型运行训练任务（QLoRA轻量化微调）。qwen1.5-14b 使用V100（32 GB显存）/A10及以上卡型运行训练任务（QLoRA轻量化微调）。通过PAI控制台使用...
参数per_device_train_batch_size表示每个GPU卡上一次训练使用的数据量。batch size参数主要用于调节训练速度，不应用于调节训练效果。较小的batch size会增加梯度估计的方差，需要更多的迭代才能收敛。增大batch size可以缩短训练时间。...
普通训练方法和接入TorchAcc训练方法的优化配置如下：baseline：Torch112+DDP+AMPO1 PAI-Opt：Torch112+TorchAcc+AMPO1 说明 在测试不同GPU卡型（例如V100、A10等）时，可以通过调整 batch_size 来适配不同卡型的显存大小。在测试不同机器...
最低使用V100/P100/T4（16GB显存）及以上卡型运行训练任务（QLoRA轻量化微调）。通过PAI控制台使用模型 模型部署和调用 进入Model Gallery页面。登录 PAI控制台。在顶部左上角根据实际情况选择地域。在左侧导航栏选择 工作空间列表，单击...
per_device_train_batch_size 每个 GPU 卡在一次训练迭代中处理的样本数量。较大的批次大小可以提高训练速度，也会增加显存的需求。理想的batch size 通常是硬件显存不溢出的最大值。可以在训练详情页的任务监控页面查看 GPU Memory 的使用...
准备训练数据 支持使用以下两种方式准备训练数据：方式一：依据 数据准备策略 和 数据格式要求，自行完成训练数据集的构建。方式二：依据 数据准备策略，使用iTAG平台进行数据标注。适用于大规模数据场景，显著提升标注效率。数据准备策略 ...
资源配置要求：阶段类型 模型规模 要求 训练阶段 DistilQwen2-1.5B/7B 使用A10（24 GB显存）及以上卡型运行训练任务。部署阶段 DistilQwen2-1.5B：最低卡型配置为单卡P4，推荐部署机型为单卡GU30、单卡A10、单卡V100、单卡T4等。DistilQwen...
普通训练方法和接入TorchAcc训练方法的优化配置如下：baseline：Torch112+DDP+AMPO1 PAI-Opt：Torch112+TorchAcc+AMPO1 说明 在测试不同GPU卡型（例如V100、A10等）时，可以通过调整 batch_size 来适配不同卡型的显存大小。在测试不同机器...
优选算法组件 优选算法组件主要包含常用的通用算法（如数据读取算法、SQL脚本、Python脚本等）和大模型数据处理算法（如LLM数据处理、LVM数据处理等）、大模型训练和推理算法。推荐使用基于DLC的算法组件，支持异构资源及用户自定义环境等...
在Model Gallery中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用Model Gallery执行图片分类任务。前提...
该工具包专为简化使用Megatron框架训练大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）而设计，旨在高效利用GPU计算能力。通过Pai-Megatron-Patch，开发者可以轻松应用Megatron-LM提供的多种加速技术来训练常见的大型语言模型。此外，Pai-Megatron...
资源配置要求：模型规模 训练要求 Qwen2.5-0.5B/1.5B/3B/7B 使用V100/P100/T4（16 GB显存）及以上卡型运行训练任务。Qwen2.5-32B/72B 使用GU100（80 GB显存）及以上卡型运行训练任务，仅支持华北6（乌兰察布）和新加坡地域。注：对于此类...
领先鉴别技术：基于图片中人像目标的高维度全量特征，换脸鉴别服务涵盖依据视频图像的像素、纹理级别的低阶特征，到具有全局语义的高阶特征，对图像进行全方位、高语义、多层次组合分析，攻防一体式的训练，极大提升合成人脸图片检出率。...
消息通知 2025-01-21 DLC支持训练状态通知 DLC 支持订阅训练状态通知，新增排队、竞价、环境准备、运行等状态事件，方便客户追踪训练进程，完善训练服务的消息通知能力。消息通知 2025-01-20 DLC提交任务支持直接挂载存储服务 用户在使用...
多模态模型预训练可提升跨模态理解与泛化能力，优化下游任务表现，适用于图像描述、视觉问答等跨模态任务。本方案以LLaVa多模态数据集和Qwen2-VL-7B-Instruct模型为例，介绍从数据准备、多模态模型预训练到服务部署的完整流程。背景信息 本...
规格族介绍：gn8v：阿里云针对AI模型训练和超大参数量模型推理任务推出的第8代加速计算规格族（GPU计算型实例规格族），针对不同应用需求，为您提供1卡、2卡、4卡和8卡多种机型。gn8v-tee：为了满足您使用大模型进行模型训练和推理的安全性...
一般：Kohya中总训练次数=训练图片数量x重复次数x训练轮数/训练批量大小 WebUI中总训练次数=训练图片数量x重复次数 使用类别图像时，在Kohya或在WebUI中总训练次数都会乘2；在Kohya中模型存储次数会减半。Save every N epochs 每N个训练...