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。

 
 

云服务器每日限时秒杀

云服务器每日限时秒杀

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

活动规则
  • 2C2G3M
  • 4C16G10M
  • 1C2G1M
活动规则
  • 活动对象:

    (1)新用户专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过华为云资源的用户(客户等级是V0)才可购买

    (2)产品新客专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过相关华为云资源的用户(不限客户等级)才可购买;

    (具体用户范围以届时活动页面展示为准)

  • 活动时间:

    2024年3月1日-2024年3月31日(活动期间如有调整,以届时活动页面展示为准)

    每天9点限量开抢,售完即止

  • 购买说明:

    (1)新用户专享套餐同一用户限购一单,具体台数以活动页面为准;

    (2)同一用户规则:同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息,华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形:具备同一证件号(比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等)、域名持有者为同一主体(如同一个人、企业等主体)、同一手机号、同一设备、同一IP地址等;

    (3)套餐配置:

    ①云服务器每款默认配置1个公网IP,高IO或通用型SSD 40G系统盘(部分特价机型仅高IO 40G系统盘;L实例系统盘为高IO,规格大小以下单页显示为准);数据盘有高IO和通用型SSD可选(L实例数据盘为通用型SSD V2),西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽,其他数据中心配置全动态独享BGP带宽;(以上配置仅供参考,具体配置以下单页面为准)

    ②本页面促销的国内云服务器购买完成后,如需切换镜像版本,可在控制台内进行切换操作;

    ②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作;

    ③境外云服务器,重装系统不支持Linux与Windows互相切换

    ④新用户专区region(不含出海云服务器,最终结果以下单页面为准):

    华为云耀云服务器L实例 :北京四、上海一、广州

    HECS云服务器 :乌兰察布一、贵阳一、北京四、广州、上海一

    不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内,且就近选择靠近您业务的区域,有助于降低业务运行产生异常的风险,减少网络时延,提高访问速度;

    (4)续费变更:促销价仅适用于购买活动页面套餐,续订变更套餐价格(含升配降配)以当期目录价为准,促销价在该场景下不适用,用户选择升配或降配包周期产品前,具体场景或解释说明,请您浏览阅读《变更资源费用说明

  • 为保证活动的公平公正,华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施,且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施:

    1)华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为(“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为);

    2)华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为;

  • 所有参加本活动的华为云注册用户,已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件,包括《可接受的使用政策》,《隐私政策声明

    训练施工现场的AI模型 更多内容
  • 模型训练

    “试验时长”页签分别展示了10个超参组合对应模型训练时长。 “详情”页签分别展示了10个超参组合迭代信息、耗时、评估值、超参取值,并支持对每个超参组合重新加入训练。 图4 模型评估结果 在评分页签内选取一个评分最高模型任务数据,记录其三个超参值。参考7~8,配置最优模型训练任务并进行训练。 对评分最高模型再

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  • 训练模型

    果而言。含义为在被预测为正样本中实际为正样本概率。 recall:召回率,又被称为查全率,是针对原样本而言。含义为在实际为正样本中被预测为正样本概率。 support:每类标签出现次数。 模型训练完成后,可以查看归档模型文件,如模型训练目录说明所示。 模型训练目录说明

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  • 模型训练

    在运行过程中计算图、各种指标随着时间变化趋势以及训练中使用到数据信息。 单击图标,查看模型评估报告。 评估指标:可以通过数值和图表方式展示各项指标的数据信息。 超参:展示训练集、测试集和标签列信息。 任务系统参数:展示训练任务配置参数信息。 创建联邦学习训练任务(WebIDE)

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  • 模型训练

    模型训练 导入SDK 选择数据 特征画像 模型选择 训练模型 测试模型 开发推理 归档模型 父主题: KPI异常检测学件服务

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  • 训练模型

    ”。 图2 训练详情 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少情况,建议每个标签样本数不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。

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  • 模型训练

    模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习

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  • 模型训练

    模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自

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  • 模型训练

    模型训练 将样例数据中训练数据集加载至当前学件项目中,进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方“加载数据”,弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角,在弹出算子框中,选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”,添加“加载数据”代码框。 需要配置参数如下所示,其余参数保持默认值即可。

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  • 模型训练

    模型训练 完成音频标注后,可以进行模型训练模型训练目的是得到满足需求声音分类模型。由于用于训练音频,至少有2种以上分类,每种分类音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页

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  • 模型训练

    模型训练 完成数据标注后,可进行模型训练模型训练目的是得到满足需求文本分类模型。由于用于训练文本,至少有2种以上分类(即2种以上标签),每种分类文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目

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  • 模型训练

    被用户标注为某个分类所有样本中,模型正确预测为该分类样本比率,反映模型对正样本识别能力。 精确率 被模型预测为某个分类所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对负样本区分能力。 准确率 所有样本中,模型正确预测样本比率,反映模型对样本整体识别能力。 F1值 F1值是模型精确率

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  • 训练模型

    板新建技能,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出模型和数据存储在OBS路径。单击输入框,在输出路径对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练参数直接影响模型精度以及模型收敛时间,参数选择极大依赖于开发者经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者专业要求,提升开发者模型训练开发

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  • 训练模型

    议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”

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  • 训练模型

    Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面,配置训练参数,开始训练模型。 输出路径 模型训练后,输出模型和数据存储在OBS路径。单击输入框,在输出路径对话框中选择OBS桶和文件夹,然后单击“确定”。 预训练模型 当前

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  • 训练模型

    议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”

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  • 训练模型

    训练详情”,包括“交并比变化情况”和“损失变化”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查图片标注是否准确,第二相区域标注工作量较大,建议基于自动标注结果进一步优化标注精度。 可根据损失函数选择适当训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作

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  • 训练模型

    议扩充。 检查不同标签样本数是否均衡,建议不同标签样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体识别效果。 选择适当学习率和训练轮次。 通过详细评估中错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后,单击“下一步”

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  • 模型训练

    模型训练 使用AI Gallery订阅算法实现花卉识别 使用自定义算法构建模型(手写数字识别) 示例:从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作

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  • 模型训练

    可调整此区域参数设置,重新选择使用模型,或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练模型列表,支持对模型进行如下操作: 单击模型所在行对应“操作”列“详情”,查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型所在行对应“操作”列“预测”,在新增“AutoML模型预测”内容中

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练新建模型训练工程时候,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?

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