在当今快速发展的人工智能领域，模型的微调（ Fine-Tuning）已成为推动技术落地的重要环节。作为一种通过少量特定领域数据优化大规模预训练模型的方法，微调不仅能够提升模型在特定任务上的表现，还能大大节省训练成本和时间。超擎AI平台以其强大的计算能力和灵活的定制化服务，正在成为帮助企业和科研机构实现高效模型微调的理想选择。在本文中，我们将深 入探讨如何利用超擎AI平台对模型进行微调，并展示其在实际应用中的优势和价值。

 

特色功能

 

 

 

1. 模型训练支持弹性任务

超擎AI平台支持深度学习弹性训练任务。相对于一般训练任务，弹性任务能够动态感知资源，自动进行任务的扩缩容，提供更高的资源使用效率和加速模型迭代。用户提交训练任务时，可以选择当前任务是否设置为弹性任务，指定训练支持的最小和最大的资源规格。当前弹性任务支持 Horovod Tensorflow、Horovod Pytorch、Pytorch DDP。

 

2. 调度系统

调度系统为开发环境、训练任务和推理服务提供资源分配能力，在大规模的群内，选择合适的主机用于运行任务，在提高集群资源利用率的同时，尽可能的提高任务的运行性能，调度器的主要功能主要包括以下几点：

 

• Gang scheduling：提交 Job 后，只有当满足 Job 中全部 Task 的需求时，才会调度成功，否则全部 Task 会处于 pending 状态，等到资源充足时，全部 Task 才会完成调度。
• GPU 共享调度：提供 GPU 细粒度调度，允许多个任务指定 GPU 显存，调度到同一张GPU 卡，从而实现 GPU 卡的复用，提高 GPU 卡的使用率。提交任务时指定需要几个GPU 卡，以及每个 GPU 卡需要占用多少显存量。

模型微调的定义与效果

 

 

 

在大模型的调优策略中，模型微调是一个关键步骤。它存在两种策略：

 

1. 全参数微调（Full Parameter Fine-Tuning）涉及到调整模型的所有权重，使之适应特定领域或任务，这样的策略适用于拥有大量与任务高度相关的训练数据的情况。

 

2. 部分参数微调（Sparse Fine-Tuning）则是只选择性地更新模型中的某些权重，特别是当我们需要保持大部分预训练知识时，这种方法能减少过拟合的风险，并提高训练效率。

 

微调的核心效果是：在保留模型泛化能力的同时，提升其在某一特定任务上的表现。

使用超擎AI平台对模型进行微调

 

 

 

超擎AI平台提供了两种方式来进行模型微调任务部署，用户可以根据自己的需求进行使用

 

1.一键部署微调任务

平台集成了DeepSpeed框架，可视化设置参数、快速部署框架支持的LLM模型微调任务

 

 

平台内置TensorBoard等可视化工具，实时监控训练状态

 

 

2.创建自定义开发环境部署微调任务

平台支持用户创建自定义开发环境，以适应具体需求。通过个性化配置，用户可以更高效地进行模型训练、调试，提升整体开发效率。

选择合适的镜像以及所需的开发资源。

 

 

使用网页shell终端，ssh，JupyterLab三种方式对环境进行访问。

 

 

这里选择使用YOLOv8模型在超擎数智锋锐系列4卡L20 AI服务器上进行微调测试展示。

由于YOLO模型在预训练时使用的数据集未包含全面的食物相关内容，我们使用Food-101数据集对其进行微调处理。

 

 

使用TensorBoard等可视化工具，实时监控训练状态

 

 

模型微调前后进行推理测试，可以观察到微调后模型在对食物识别方面有显著提升

 

 

通过超擎AI平台对模型进行微调，用户不仅能够实现定制化的AI解决方案，还能大大缩短开发周期，提高模型的性能与精度。超擎AI平台的强大功能与灵活架构，让每个开发者都能轻松应对复杂的AI模型优化需求。未来，随着AI技术的不断演进，超擎AI平台将继续扮演推动创新与效率提升的重要角色，帮助开发者在AI领域开辟更加广阔的天地。