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    深度学习模型训练过程 更多内容
  • 创建NLP大模型训练任务

    创建好训练任务后,页面将返回“模型训练”页面,可随时查看当前任务的状态。 创建NLP大模型增量预训练任务 在模型完成创建NLP大模型训练任务预训练后,可以对训练后的模型继续训练,该过程称为“增量预训练”。 创建NLP大模型增量预训练任务前,请确保有已完成预训练的NLP大模型。 创

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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  • 最新动态

    Studio调试代码的过程中,可以使用手机登录HiLens Studio,以手机摄像头实时的视频流作为技能输入,查看技能输出。 商用 2020年12月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 支持开发可训练技能 使用可训练技能模板开发技能,可无代码上传训练数据,提高模型精度,开发出契合行业场景的技能。

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  • 产品功能

    邦计算。 安全的作业管理 作业时,数据使用的过程可审计、可追溯。 TICS 数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是 可信智能计算 提供的关系型数据安全共享和分析功能,曾经被称为联邦数据分析。您可以创建多方安全计算作业,根据合作方已提

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  • 排序策略-离线排序模型

    最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 提交排序任务API

    知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • 自动学习训练作业失败

    自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是

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  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大,模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致过拟合;训练轮数越小,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单的图像分类。

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>=max_steps时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时,生成模型会每经过save_steps次,保存一次模型版本。

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  • 计费说明

    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,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 训练过程读取数据

    训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: Standard训练作业

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  • 准备模型训练镜像

    准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练训练作业的预置框架介绍

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 使用模型训练服务快速训练算法模型

    使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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  • yaml配置文件参数配置说明

    模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss

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  • 管理模型训练作业

    管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • 模型训练使用流程

    模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据。 训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。

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