大模型微调的技术

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调，尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能：在有限的数据和计算资源下，高效微调可使模型更好地适应特定任务，避免过拟合等问题，提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配：可通过集成任务特定参数，使单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类：将高效微调技术应用于图像领域，可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别，在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调，尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能：在有限的数据和计算资源下，高效微调可使模型更好地适应特定任务，避免过拟合等问题，提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配：可通过集成任务特定参数，使单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类：将高效微调技术应用于图像领域，可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别，在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。

大模型微调是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是大模型微调的主要方法和步骤：数据准备选择数据集：根据目标任务选择相关性高的数据集，例如，如果目标是提高文本分类的准确性，那么应选择包含大量分类标签的文本数据。数据预处理：对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择：选择一个预训练好的大语言模型。设定微调参数超参数设置：设定学习率、训练轮次（epochs）、批处理大小（batchsize）等超参数。其他超参数：根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重：加载预训练的模型和权重。模型修改：根据任务需求对模型进行必要的修改，如更改输出层。损失函数和优化器：选择合适的损失函数和优化器。微调训练：使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调：利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数，以充分适应新任务。参数高效微调：仅更新模型中的部分参数，显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估：在训练过程中，使用验证集对模型进行定期评估，并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能：在微调完成后，使用测试集对

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调，尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能：在有限的数据和计算资源下，高效微调可使模型更好地适应特定任务，避免过拟合等问题，提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配：可通过集成任务特定参数，使单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类：将高效微调技术应用于图像领域，可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别，在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调，尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能：在有限的数据和计算资源下，高效微调可使模型更好地适应特定任务，避免过拟合等问题，提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配：可通过集成任务特定参数，使单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为用户提供更准确的情感倾向判断、文本类别划分和语言翻译服务。图像分类：将高效微调技术应用于图像领域，可帮助模型更好地识别和分类不同的图像类别，在医学图像分析、自动驾驶等场景中发挥重要作用。智能客服与聊天机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。

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大模型微调技术是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种方法。全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调，重点调整新增的全连接层参数。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限的情况下特别有效。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略，以加速收敛并避免过拟合。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。例如，在资源有限的情况下，可能只微调最后几层。领域适应：当目标领域的数据分布与预训练数据不同（即存在领域差异）时，可以采用领域适应技术来调整模型参数，使其更好地适用于新领域。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。通过共享底层表示和特定于任务的顶层结构来实现。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续学习新知识。这对于处理非静态环境和持续更新的数据集特别重要。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，后者可以在保持性能的同时减少计算成本。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps

大模型微调技术是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种方法。全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调，重点调整新增的全连接层参数。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限的情况下特别有效。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略，以加速收敛并避免过拟合。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。例如，在资源有限的情况下，可能只微调最后几层。领域适应：当目标领域的数据分布与预训练数据不同（即存在领域差异）时，可以采用领域适应技术来调整模型参数，使其更好地适用于新领域。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。通过共享底层表示和特定于任务的顶层结构来实现。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续学习新知识。这对于处理非静态环境和持续更新的数据集特别重要。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，后者可以在保持性能的同时减少计算成本。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps

大模型微调技术是针对预训练的大模型进行进一步训练以适应特定任务或领域的一种方法。全连接层微调：在预训练模型的基础上添加一个或多个全连接层，然后使用目标任务的数据集对整个网络进行微调，重点调整新增的全连接层参数。迁移学习：利用预训练模型的特征提取能力，将其作为固定特征提取器，仅对分类器部分进行训练。这种方法在数据量有限的情况下特别有效。适应性学习率：在微调过程中使用自适应学习率策略，以加速收敛并避免过拟合。分层微调：根据任务需求和计算资源限制，选择性地微调模型的部分层。例如，在资源有限的情况下，可能只微调最后几层。领域适应：当目标领域的数据分布与预训练数据不同（即存在领域差异）时，可以采用领域适应技术来调整模型参数，使其更好地适用于新领域。多任务学习：同时解决多个相关任务以提高泛化能力。通过共享底层表示和特定于任务的顶层结构来实现。持续学习：使模型能够在不忘记先前学到的知识的情况下继续学习新知识。这对于处理非静态环境和持续更新的数据集特别重要。知识蒸馏：将大型预训练模型的知识“蒸馏”到较小的模型中，后者可以在保持性能的同时减少计算成本。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...