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

 
 

    深度学习训练和测试 更多内容
  • 数据集

    流程。 如果用户需要使用自己的数据,可以参考新建数据集导入数据,创建新的数据集,并导入数据。 导入数据要求 建议训练数据测试数据分成两个实例,方便算法查找训练测试数据的位置。 训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大数据分析

    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts中常用概念

    型开发、训练部署。支持公共资源池专属资源池两种,分别为共享资源池独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts Standard专属资源池需单独创建,专属使用,不与其他用户共享。 ModelArts Lite ServerModelArts

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts最佳实践案例列表

    由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例中的界面步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习参考。 表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArtsAstro实现AI应用落地 胡琦 Standard开发环境 想不想让一张静态的照片动起来

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BF16和FP16说明

    综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率内存使用方面有其独特的优点,但可能在数值范围稳定性方面略逊一筹。因此,选择哪种格式往往取决于具体的应用场景训练需求。 父主题: 训练脚本说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BF16和FP16说明

    综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率内存使用方面有其独特的优点,但可能在数值范围稳定性方面略逊一筹。因此,选择哪种格式往往取决于具体的应用场景训练需求。 父主题: 训练脚本说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    ,这依赖于经验。 调整参数超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试和调试文本搜索

    测试调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts

    自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩部署模型。开发者无需专业的开发基础编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导简单操作即可完成模型训练部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    高效模型迁移适配:通过自动化迁移工具专业的技术支持,实现模型从GPU平台快速、无缝地迁移到昇腾NPU平台,确保模型在新平台上的性能精度不受影响; 多维度性能调优:提供从算子、内存、通信、调度等多维度的调优手段,提升模型的运行效率性能,调优效率提升50%,平均模型性能提升20%以上; 专业

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品功能

    用方的数据查询搜索条件,避免因查询搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据模型实现样本联合预测。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品概述

    元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区块

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建科学计算大模型训练任务

    选择“区域中期海洋智能预测”。 训练类型 可根据科学计算大模型适用场景建议选择“预训练“微调”。 基础模型 可以选择“预置模型”“我的模型”,模型会自带时间分辨率,会根据预设的时间间隔处理生成预测结果。 若训练类型为“预训练”,训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大模型开发基本概念

    行业经验,并更高效、准确地获取信息。 大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts

    elArts完成AI开发的流程操作。 个人用户权限配置 个人用户快速配置ModelArts访问权限 企业用户权限配置 配置ModelArts基本使用权限 专属资源池训练上云实践 Standard专属资源池训练 06 AI全流程 面向熟悉代码编写调测,熟悉常见AI引擎的开发者,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 运行和调试测试

    运行调试测试 将鼠标悬停在与包含要运行的测试的包、类或方法对应的树节点上。 单击Run按钮()运行测试,或单击Debug按钮()调试测试。 要运行或调试所有可用的测试,请单击Tests视图工具栏上的Run Tests()或Debug Tests()按钮。 父主题: 测试视图

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试和调试文本搜索

    测试调试文本搜索 分词器测试 解析器测试 词典测试 父主题: 全文检索

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI Gallery功能介绍

    的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习试错资金成本,提升学习开发效率。 父主题: 功能介绍

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了