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。

 
 

    深度学习预训练模型 更多内容
  • 深度学习模型预测

    。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入,通过加载训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT]

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 深度学习模型预测

    。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入,通过加载训练的deeplearning4j模型或者keras模型,可以实时预测每张图片代表的数字。 1 2 3 4 5 6 CREATE SOURCE STREAM Mnist( image Array[TINYINT]

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预训练

    训练 训练数据处理 训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Qwen系列(PyTorch)基于DevServer训练指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预训练

    训练 训练数据处理 训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: LLama2系列(PyTorch)基于DevServer训练指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预训练

    训练 训练数据处理 训练超参配置 训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Baichuan2-13B(PyTorch)基于DevServer训练指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 预训练

    训练 训练数据处理 训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: GLM3-6B(PyTorch)基于DevServer训练指导

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用现有数据集训练预训练模型

    使用现有数据集训练训练模型 本章节将介绍如何基于已有数据集训练一个训练模型。 算法套件当前发布了五种mini数据集,包括coco2017_sample,imagenet2012_sample,cityscapes_custom_sample,coco_stuff和icdar_det。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能介绍

    感解译专用模型,支持用户进行训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果,面向

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型训练模型 当前服务提供预置训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习,默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习,默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点,训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标,运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中,会展

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用训练模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 通过数据集导入数据后,在开发代码中如何获取这些数据? 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 如何在模型训练时,设置日志级别? 如何自定义安装python第三方库?

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    模型训练 模型训练简介 创建模型训练工程 创建联邦学习工程 创建训练服务 创建超参优化服务 创建Tensorboard 打包训练模型 父主题: 用户指南

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”,弹出“训练配置”对话框,如图1所示。 图1 训练任务配置 在“训练配置”对话框中配置参数,如表1所示。 表1 训练配置参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    ,单击“确认选择”,可以成功选择摄像机。 在首页导航栏,进入“模型训练”页面(选择摄像机型号后,模型训练自动解锁),单击“华为训练云服务”进入ModelArts模型训练平台。如果开发者有自己训练好的模型, 不需要进入该步骤。 其中, ModelArts是面向开发者的一站式AI开发

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在自然语言处理套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    训练模型 针对已标注完成的训练数据,开始训练模型,您可以查看训练模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“无监督车牌检测工作流”新建应用,并已执行完“数据选择”步骤,详情请见选择数据。 训练模型 图1 训练模型 在“模型训练”页面,选择“训练模型”和“车辆场景”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    度最高的版本进行再训练,可以加快模型收敛速度,提高训练精度。 无 最大训练时长(分钟) 即最大训练时长,在该时长内若训练还未完成,则保存模型停止训练。为防止模型未收敛就退出,建议使用较大值。输入值取值范围为6~6000。建议适当延长训练时间,2000张图片的训练集建议选择运行1小时以上。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    模型训练 创建自动学习后,将会进行模型训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了