大模型模型微调流程

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

大模型微调流程包含明确任务与目标、选基底大模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。大模型微调一般可分为以下步骤：1.明确任务与目标确定具体的应用微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、训练轮数、优化器等。这些参数的选择需要通过实验来确定，以找到最适合当前任务和数据集的组合。执行微调：将训练数据输入到模型中，通过梯度下降等优化算法，根据任务数据更新模型的权重，使模型能够学习到特定任务的知识和模式。在微调过程中，可以选择对整个模型的参数进行微调，也可以采用参数高效微调方法，仅微调部分参数，以提高微调的效率和减少对原始模型性能的影响。6.迭代场景和任务需求，例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译，还是其他自然语言处理任务等，以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底大模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素，选择一个合适的预训练大模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据：根据任务需求收集相关的数据，如对于文本分类任务，需要收集带有分类标签的文本数据；对于机器翻译任务，需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等

硬件环境要求注意：社区版采用自助申请许可证的形式，因此搭建社区版的服务器需要能够连接外网。TranswarpCommunityEdition(简称社区版)提供集群服务来保证服务的高可用性，因此集群系统必须是3台以上服务器组成，每台服务器最低配置如下（仅用于部署hadoop，inceptor，aquila基础组件）：4核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器8GB以上内存2个100G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的100GB容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡上述配置仅可满足基础组件的安装以及进行基础功能测试，不支持跑批量数据，测试进阶功能等场景，如需体验更多功能或使用更多组件，如Hyperbase/Guardian等，为实现更好的性能请基于自身需求将配置提升至：标准4核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器32GB以上内存2个300G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的300GB容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡进阶2颗6核心或以上带超线程x86指令集CPU的服务器64GB以上内存6个600GB容量以上的硬盘...

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...

许可证申请您在申请完许可证后可以在许可证页面看到许可证覆盖的产品范围，如果申请完成后又上传了其他的子产品，如Hyperbase，那么您需要再填写一次申请表单申请Hyperbase的许可证。访问星环云官网，注册账号或登录已有账号星环云网址：https://cloud.transwarp.cn/home登录后点击右上角图标，选择创建组织，填写自定义组织名称后，点击保存。回到TDHManager，点击系统管理-许可证页面，点击申请许可证。登录星环云账号进行申请。注意：输入星环云账号，而不是组织名称。申请成功重新返回Manager页面，重启服务方可使用。许可证管理许可证管理页面分为“摘要”和“角色”两个板块。“摘要”板块显示许可服务的健康状态，ServerKey、序列号、当前许可证情况，点击“启动”和“停止”可以启动或者停止许可证集群。“摘要”板块显示当前每一个已安装服务的License类型、版本、节点容量、License到期时间。“角色”板块展示了许可服务的角色运行的节点、每个角色运行的健康状态。查看许可证授权管理如果您已经上传过License,您可以点击“查看/更改许可证”来查看您的Lic...

服务安装完成后，用户必须安装TDH客户端，才可以在交互界面上执行各个服务的命令行，如beeline、hdfsdfs等。安裝步驟安装过程如下。获取安装包在TranswarpManager界面上点击→下载客户端，下载TDH客户端。选择客户端需要访问的服务解压文件将下载的tdh-client.tar文件放在集群中的任意机器上，然后于该机器上执行如下命令解压文件：tar-xvftdh-client.tar执行成功后文件会被解压至目录TDH-Client中。执行脚本请执行位于目录TDH-Client内的脚本init.sh。sourceTDH-Client/init.sh您可以以任何用户执行该脚本，但是我们建议以root用户身份执行。当以其他用户身份执行时，需要输入root密码。注意，用户必须使用source命令执行该脚本。当新建一个连接到服务的终端session时，都需要重新执行sourceinit.sh，bashinit.sh和./init.sh都不起作用。TDH社区版客户端既可以在集群內也可以在集群外的任意机器上使用。目前只支持Linux环境（CentOS,Ubuntu等），不支持Windo...

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...

6.5.1数据写入概览6.5.2【集成方案】Sqoop对接TDH社区版

配置集群打开客户端浏览器（推荐使用GoogleChrome浏览器），输入安装好的管理节点IP或DNS地址比如http://172.xx.x.xxx:8180/（172.xx.x.xxx是管理节点的IP地址）。访问这个地址，您会看到下面的登录页面。Manager会试着根据您的系统判断您使用的语言，如果当前显示的语言和您想要使用的不同，可以点击右上角的语言图标来选择不同语言。目前Manager支持中文和英文。初次登录以admin的身份登录，密码也是admin。登录后，您需要先接受最终用户协议才可以进行进一步操作。您需要给您的集群设置一个名字。输入集群名字后点击“下一步”：全局设定在这一步，Manager针对配置集群中的节点访问提供了两个选项:DNS配置如果配置集群中的节点可以通过用主机名互相访问，用户必须配置有效的DNS服务器或/etc/hosts文件。否则请选择需要管理工具配置/etc/hosts，TranswarpManager会相应为您配置/etc/hosts文件，然后添加节点。NTP配置NTP主要是用于对计算机的时间同步管理操作，使用NTP服务器可以确保集群中节点时钟同步，您可以指...

Waterdrop是为开发人员和数据库管理人员提供的数据库管理工具，可以进行跨平台，可作为InceptorSQL客户端，除了Inceptor还支持并兼容其余多种数据库。它具有有四个主要的功能模块：DatabaseNavigator、SQLEditor、SQLExecutor、DataViewer/Editor，分别用来帮助用户实现数据库管理、SQL编辑、SQL执行、数据操作这四项功能。此外，Waterdrop还提供了一系列数据库开发和ETL工具,例如存储过程测试器,数据导出工具(支持excel,csv,html,xml,json），同源/异源数据库间数据传输等等。为了方便您安装和使用，社区版团队为您准备了安装视频教程，可以与手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E7%89%88%20Waterdrop2.0%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%BC%94%E7%A4%BA...

系统磁盘分区要求本章节内容基于社区版推荐的最佳配置展开，即1-2颗4-6核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器32-64GB以上内存2个300G-600G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的300G-600G容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡如果您的配置当前不满足，且无需进行性能或批量数据测试，可将本章节涉及的配置值适当降低。系统安装和运行需要占用硬盘空间，在安装前操作系统硬盘必须留出300GB空间。对磁盘进行分区时需要遵守以下几点要求：至少要分出swap和加载于“/”的系统分区。推荐系统分区大小为200GB~300GB，并将该分区挂载到/目录。请在某数据盘上为KunDB预留不小于200GB的空间，并将KunDB的datadir设置为该数据盘的某个目录（例如/mnt/disk1/kundbdata/）。推荐把每个物理磁盘挂载在/mnt/disknn(nn为1至2位的数字)上不同的挂载点。建议使用EXT4文件系统。每个这样的目录会被管理节点自动配置为HDFSDataNode的数据目录。HDFSDataNode的数据目录不能放在系统分区，以避免空间不...

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