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。

 
 

    R7跑ai模型训练 更多内容
  • 从基模型训练出行业大模型

    从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营

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  • 从AI Gallery订阅模型

    ,而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用,模型来源于AI Gallery;云服务订阅AI应用,模型来源于其他AI服务开发的模型。 订阅应用模型列表 在ModelArts的“AI应用>订阅应用”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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  • 查询训练作业下的成功模型

    查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选

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  • 重跑作业实例

    作业实例 功能介绍 重指定作业实例。只有作业实例的状态是成功、失败和取消,才能重作业实例。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/jobs/{job_name}/instan

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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  • 模型训练高可靠性

    模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 设置训练故障优雅退出 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • 训练图像分类模型

    ,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 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“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练训练完成后,您可以单击“图像分类

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  • Standard资源管理

    新版专属资源池是一个全面的技术和产品的改进,主要能力提升如下: 专属资源池类型归一:不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许,您可以在一个专属资源池中同时训练和推理的Workload。同时,也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。 自助专属池网络打通:可以在ModelArts管

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 创建模型训练服务项目

    创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间,并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页,单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”,如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示,配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”,完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页,项目新增完成,如图2所示。

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  • 开始使用

    ms",内容为list,若想同时多个时间点数据,即可传入多个list,若各个时间点数据不同,可在对应时间点后指定具体路径。 注意: 若想新增pred_hour,需在config.py中进行相应配置; combined_params_list模型为空,若“combined_par

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  • 上架模型包至AI市场

    上架模型包至AI市场 单击模型包所在操作列的图标。 弹出提交确认提醒,如果确认提交,即将启动上架流程,提交模型到开发者空间,等待应用市场认证审批。 在“确认”弹框内单击“确定”。 系统提示启动上架流程成功,“上架状态”会显示模型包上架状态。 父主题: 模型管理

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  • 将AI Gallery中的模型部署为AI应用

    AI Gallery中的模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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  • 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型

    在ModelArts上创建训练作业。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面,填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式(使用 自定义镜像

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  • 发布和管理AI Gallery模型

    发布和管理AI Gallery模型 构建模型 托管模型AI Gallery 发布模型AI Gallery 管理AI Gallery模型 父主题: AI Gallery(新版)

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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。 “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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  • 跑通iOS Demo

    通iOS Demo 本小节描述如何快速编译并运行客户端SDK的iOS Demo。 环境要求 在iOS Demo的编译运行过程中请满足如下环境要求。 表1 环境要求 环境和工具名称 版本要求 说明 操作系统 Mac OSX High Sierra 10.14.4及以上 Xcode对Mac系统要求,推荐版本10

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  • 创建分身数字人模型训练任务

    创建分身数字人模型训练任务 功能介绍 该接口用于创建分身数字人模型训练任务。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-training-manage/user/jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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  • 句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining)

    句子、敏感词训练接口 (SemanticKeywordTraining) 取得正在训练的模组 训练模组 父主题: 智能质检

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