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。

 
 

    深度学习的训练和推断 更多内容
  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高数据,提升数据标注质量。 增量训练操作步骤 登录ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏自动学习。 在自动学习项目管理页面,单击对应项目名称,进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    用于指定预处理数据工作线程数。随着线程数增加,预处理速度也会提高,但也会增加内存使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1

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  • 创建工程

    当“开发环境”选择“WebIDE”时展示,用于设置当前环境规格对应环境实例。 如果当前选定规格有环境实例,可选择已存在实例。 如果当前选定规格没有可用实例,可选择“新建一个新环境”。 单击“确定”。 进入联邦学习工程详情界面,如图1所示。界面说明如表2所示。 图1 联邦学习工程详情界面 表2 界面说明 区域

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  • 典型训练问题和优化策略

    如何调整推理参数,使模型效果最优 为什么微调后模型,回答总是在重复某一句或某几句话 为什么微调后模型,回答中会出现乱码 为什么微调后模型,回答会异常中断 为什么微调后模型,只能回答在训练样本中学过问题 为什么微调后模型,输入与训练样本相似的问题,回答与训练样本完全不同 为什么微调后模型,评估结果很好,但实际场景表现却很差

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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先深度学习技术,对任意含有结构化信息文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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  • 使用模型

    使用模型 用训练模型预测测试集中某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试图片 查看预测结果,命令如下。 1

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  • AI特性函数

    "any") 描述:获取返回值为字符型模型进行模型推断任务。此函数为内部调用函数,建议直接使用语法PREDICT BY进行推断任务。 参数:模型名称推断任务输入列。 返回值类型:text gs_explain_model(text) 描述:获取返回值为字符型模型进行模型解析文本化任务。

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  • 大数据分析

    运行越来越多CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对最大挑战是一定概率实例终止情况,通过保留一定量按需实例作为竞享实例BackUP

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  • 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

    自动学习中偏好设置各参数训练速度大概是多少 偏好设置中: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练

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  • 创建有监督训练任务

    8、16、32、64 较高取值意味着更多参数被更新,模型具有更大灵活性,但需要更多计算资源内存。较低取值则意味着更少参数更新,资源消耗更少,但模型表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(

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  • 创建自监督微调训练任务

    据数据集规模特点,以及模型复杂度性能进行调整。同时,批大小还与学习率相关。学习率是指每次更新参数时,沿着梯度方向移动步长。一般来说,批大小学习率成正比。如果批大小增大,学习率也相应增大;如果批大小减小,那么学习率也应减小。 训练轮数 1 1~50 完成全部训练数据集训练的次数。

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 如何调整训练参数,使模型效果最优

    训练轮数。 数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多数据越能接近真实分布,那么可以使用较大学习较大批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小学习较小数据批量大小,避免过拟合。 通用模型规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大

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  • ModelArts

    订阅免费模型 发布免费模型 数据集分享下载 AI Gallery资产集市提供了数据集分享下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要数据集,存储至当前帐号OBS桶或ModelArts数据集列表。分享者可将已处理过数据集发布至AI Gallery。 下载数据集

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  • 与其他云服务的关系

    华为云统一入口鉴权功能OBS与DIS委托授权。IAM更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者一站式开发平台,排序策略使用Modelarts深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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  • 训练场景和方案介绍

    907-xxx.zip 文件名中xxx表示具体时间戳,以包名发布实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址配套版本关系如下表所示,请提前了解。

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  • 训练场景和方案介绍

    908-xxx.zip 文件名中xxx表示具体时间戳,以包名发布实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址配套版本关系如下表所示,请提前了解。

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  • AI特性函数

    text, text[]) 描述:打印当前节点上对应表列上多列智能统计信息。 参数:表名称列名集合。 返回值类型:text ai_watchdog_detection_warnings() 描述:获取AI Watchdog风险告警信息。 参数:无。 返回值类型:record

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  • 弹性伸缩概述

    PA是典型调度层弹性组件,通过HPA可以调整应用副本数,调整副本数会改变当前负载占用调度容量,从而实现调度层伸缩。 节点弹性伸缩:即资源层弹性,主要是集群容量规划不能满足集群调度容量时,会通过弹出E CS 或CCI等资源方式进行调度容量补充。CCE容器实例弹性到CCI

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  • 模型训练简介

    创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务用户。 开发环境 模型训练运行环境信息。WEB版训练模型开发环境为“简易编辑器”,在线IDE版训练模型开发环境为实际创建WEB IDE环境。模型训练工程创建后,可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面,编辑训练代码。

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  • 与其他云服务的关系

    华为云统一入口鉴权功能OBS与DIS委托授权。IAM更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者一站式开发平台,排序策略使用Modelarts深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts更多信息请参见《ModelArts服务文档》。

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