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    有什么现成ai训练的模型吗 更多内容
  • 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 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习

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  • 精度调优总体思路

    溢出检测和Dump比对是通过在PyTorch模型中注入Hook从而Dump模型训练过程输入输出数据,比对NPU环境和标杆环境所有输入输出差异来发现异常信息。更多介绍请参考Msprobe工具溢出检测和精度比对介绍。 API精度预检是通过提取模型中所有的API前反向信息,通过工具构造相应API单元测试,

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  • AI模型

    查看属性模型列表 查看模型指标 查看loss值:loss代表模型训练损失变化。 单击相应模型操作列“查看loss”即可查看相应训练集Loss。 删除模型:单击相应模型操作列“删除”,在弹窗中单击“确定”,即可删除掉对应模型。 查看评价指标:在模型列表页,单击某个模型名称左

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  • 模型训练简介

    创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务用户。 开发环境 模型训练运行环境信息。WEB版训练模型开发环境为“简易编辑器”,在线IDE版训练模型开发环境为实际创建WEB IDE环境。模型训练工程创建后,可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面,编辑训练代码。 复制已有的训练工程,生成新的训练工程。

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  • 增量模型训练

    增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中一种训练方法,它允许人工智能AI模型在已经学习了一定知识基础上,增加新训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

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  • AI原生应用引擎训练好后的模型如何获取?

    AI原生应用引擎训练好后模型如何获取? 使用模型微调训练模型模型只能通过模型部署(创建模型服务)上线,无法下载至本地使用。 父主题: AI原生应用引擎

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  • 使用AI Gallery微调大师训练模型

    单击操作列“查看模型”跳转到微调获得模型详情页面。 单击操作列“任务详情”可以在弹窗中查看“训练信息”、“训练日志”和“指标效果”。 单击操作列“更多 > 删除任务”,可以删除微调任务,但是微调获得模型不会被删除。 查看训练效果 启动模型微调任务后,在微调大师列表单击

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  • AI开发基本流程介绍

    训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意模型,需要反复调整算法参数、数据,不断评估训练生成模型。 一些常用指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效评估,最终获得一个满意模型。 部署模型 模型开发训练,是基于之前已有数据(可能是测试数据)

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  • 模型训练使用流程

    准备训练代码 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,训练代码开发规范可以参考开发用于预置框架训练代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时,训练代码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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  • 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模型训练为例,介绍模型训练服务使用全流程,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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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

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  • Standard模型训练

    障用户训练作业长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练模型稳定性和可靠性,避免重头训练耗费时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,训练作业产生中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS

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  • Standard模型训练

    如何在ModelArts训练作业中加载部分训练参数? ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办? 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在路径? 自如何获取ModelArts训练容器中文件实际路径? ModelArts训练中不同规

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  • 打包训练模型

    参数说明 归档名 归档模型包名。 归档版本 归档训练模型版本。 默认版本为1.0.0。 生成模型包 是否直接在归档同时打包模型包。 选择“是”,表示同时对模型执行归档和打包操作;选择“否”表示仅对模型执行归档操作。默认选择“是”。 包含代码 模型包是否包含训练和推理相关代码。 选

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  • 模型训练服务简介

    无需AI技能,支持模型自动生成,业务人员快速使用 多种通信增值服务开箱即用,快速支撑电信领域AI应用 支持多种部署模式 公有云部署:数据允许出局,面向用户包括:中小T、合作伙伴、华为内部研发。 合营云部署:数据不出局,面向用户为合营云大T。 华为云Stack 部署:数据不出局,面向用户为无合营云的大T。

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  • 订购模型训练服务

    四”。 用户可以单击“了解计费详情”,详细了解模型训练服务提供资源、规格和相应价格信息。同时,用户在使用具体资源时,模型训练服务会在界面给出醒目的计费提示。 单击“立即使用”,服务订购完成。 父主题: 准备工作

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  • 创建和训练模型

    metrics=['accuracy']) # training model.fit(train_images, train_labels, 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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  • 模型训练计费项

    模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时,会产生计算资源和存储资源累计值计费。计算资源为训练作业运行费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。

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