AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度强化学习基于模型 更多内容
  • 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

    基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 场景介绍 迁移环境准备 pipeline应用准备 应用迁移 迁移效果校验 模型精度调优 性能调优 常见问题 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)

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  • AI开发基本流程介绍

    MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理

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  • 概述

    概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型,以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个

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  • 算法备案公示

    算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。 输出结果:数字人视频。

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  • Standard自动学习

    效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动

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  • 计费说明

    者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的

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  • 实施步骤

    问答回复,支持上下文理解。在智能问答页面,选中大模型文档类型,并选择想要体验的文档分类,即可开启对文档知识的正常对话。 图1 文档问答 文档知识抽取:大模型文档支持自定义场景分类上传文档、支持基于场景分类进行文档QA抽取。 图2 文档知识抽取 创建文档分类,只需要定义名称,并上传需要的知识文档即可。

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明

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  • 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

    主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 父主题: LLM大语言模型训练推理

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  • 迁移环境准备

    样例演示可参考Notebook样例:Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer:该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 优点:支持深度自定义环境安装,可以方便的替换驱动、固件和上层开发包,具有r

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    介绍语言处理相关知识,传统语音模型深度神经网络模型和高级语音模型 自然语言处理 理论和应用 技术自然语言处理的预备知识,关键技术和应用系统 华为AI发展战略与全栈全场景解决方案介绍 介绍华为AI的发展战略和解决方案 ModelArts概览 介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识

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  • 基本概念

    将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

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  • 什么是内容审核

    定制化的文本敏感 内容审核 方案。 图1 文本内容审核 示意图 内容审核-音频 基于领先的 语音识别 引擎、智能文本检测模型,精准识别出语音中涉黄、涉恐、辱骂等违规场景,极大提升产品用户体验。 内容审核-视频 基于先进的人工智能技术综合检测视频画面、声音、字幕等,精准高效识别各类涉黄、涉暴

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  • 漫游调优

    。 应对方案与关键技术 基于大数据进行终端漫游行为画像训练,基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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  • 创建和训练模型

    fit(train_images, train_labels, epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 基于Java开发

    基于Java开发 驱动包、环境依赖 连接数据库 访问数据库 完整示例 父主题: 应用程序开发教程

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  • 基于JDBC开发

    基于JDBC开发 JDBC(Java Database Connectivity,java数据库连接)是用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问接口,应用程序可基于它操作数据。 GaussDB 库提供了对JDBC 4.2特性的支持,需要使用JDK1.8

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