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。

 
 

    深度学习支持现场训练 更多内容
  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 服务方式主要采用远程服务,对于中国区的运维保障服务,如需现场保障服务,可以特殊申请并签署现场保障服务合同。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 云灾备交付实施服务支持现场服务。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 云会议交付实施服务,服务专家提供现场+远程的服务方式。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 服务类型 交付方式说明 运营支持订阅服务 运营专家线上服务 该服务为纯线上服务,不提供驻场服务 运营专家线下服务 华为驻场服务,按次收费,每次2天 运维支持订阅服务 媒体下沉远程运维服务 仅提供远程运维,不提供驻场服务 开发支持订阅服务 云会议集成开发支持(标准版)

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? AI使能服务优化与提升服务支持现场交付或远程交付2种方式。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 支持现场服务/远程服务,具体根据项目需求定。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? 提供现场+远程服务。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? WeLink 运营支撑服务为线下服务,服务专家提供现场交付。 父主题: 关于服务交付

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  • 提供现场服务吗?

    提供现场服务吗? WeLink直播保障服务为线下服务,提供现场交付。 父主题: 关于服务交付

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  • 基本概念

    ,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更

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  • 无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习

    无监督的领域知识数据,量级无法支持增量预训练,如何让模型学习 一般来说,建议采用增量预训练的方式让模型学习领域知识,但预训练对数据量的要求较大,如果您的无监督文档量级过小,达不到预训练要求,您可以通过一些手段将其转换为有监督数据,再将转换后的领域知识与目标任务数据混合,使用微调的方式让模型学习。 这里

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  • 排序策略-离线排序模型

    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。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 产品术语

    试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花

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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的深度学习技术,对任意含有结构化信息的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、票据和规范行业文档,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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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 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β1和β2参数、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。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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