AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习降低训练时间开销 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    自定义参数配置 填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。启动作业后会生成一条新的历史作业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数;逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。

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  • 方案概述

    对大气污染防治中“第一时间发现问题”、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战,通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大创新技术实现全域污染无盲点网格化监测,实时定位污染热点区域,自动研判疑似污染源,智能化推送污染事件并进行自主闭环学习。提高环保督查执法效率,

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  • 算法备案公示

    、课件制作等场景模拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • Standard模型训练

    力,保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性,避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 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

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 方案概述

    方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算,结合华为昇腾算力,为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力,结合大规模分布式训练、模型微调与部署等核心能力,针对不同行业的需求,为客户提供从模型设计、训练到部署的一站式服务,助力企业快速落地AI应用。

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,它们以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以它为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 优化器开销常量

    优化器开销常量 介绍优化器开销常量。这里描述的开销可以按照任意标准度量。只关心其相对值,因此以相同的系数缩放它们将不会对优化器的选择产生任何影响。缺省时,以抓取顺序页的开销为基本单位。也就是说将seq_page_cost设为1.0,同时其他开销参数以该参数为基准设置。也可以使用其他基准,比如以毫秒计的实际执行时间。

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  • 分布式训练功能介绍

    分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力: 丰富的官方预置镜像,满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境,并保存使用。 丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/J

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  • 产品优势

    据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练,保障模型应用效果 支持联邦学习,模型可以采用多地数据进行联合训练,提升样本多样性,提升模型效果 支持迁移学习,只需少量数据即可完成非首站点模型训练,提升模型泛化能力 模型自动重训练,持续优化模型效果,解决老化劣化问题 预置多种高价值通信增值服务,缩短模型交付周期

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  • 基于开销的清理延迟

    vacuum_cost_delay 参数说明:指定开销超过vacuum_cost_limit的值时进程将进入休眠的时间长度。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,0~100,单位为毫秒(ms)。正数值表示打开基于开销的清理延迟特性;0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值:0 许多系统

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  • 基于开销的清理延迟

    取值范围:整型,0~100,单位为ms,正数值表示打开基于开销的清理延迟特性;0表示关闭基于开销的清理延迟特性。 默认值:0 vacuum_cost_page_hit 参数说明:清理一个在共享缓存里找到的缓冲区的预计开销。表示锁住缓冲池、查找共享的Hash表、扫描页面内容的开销。 该参数属于USERSET类

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