保存训练好的机器学习模型 更多内容
  • 信息技术人才培养

    便快捷、低成本高安全云在线学习平台,实现课堂教学集中化、实智能化、维护简单化,将教育带入云时代,带来最佳教学体验,引发学生自主学习,应用全新教学理念,构建全新教学模式,助力教学未来改革新模式,专注于培养ICT人才。 实云平台整合培训认证服务、课程资源、实验环境

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 更新MaaS模型服务的模型权重

    参考创建我模型,用待更新模型权重文件新建一个我模型。关键参数请参见表1。 表1 创建模型关键参数说明 参数 说明 来源模型 选择和待升级模型服务“部署模型”同一个模型框架。 权重设置与词表 选择“自定义权重”。 选择自定义权重路径 选择存放待更新模型权重文件OBS路径,必须选择到模型文件夹。

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  • CREATE MODEL

    取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型目标列名(可进行简单表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 示例 CREATE TABLE houses

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  • AI原生应用引擎

    AI原生应用引擎 我创建微调数据集会被其他用户调用去训练他们模型吗? 模型微调任务一直在等待中是什么原因? 大模型微调需要数据有要求吗? AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗? AI原生应用引擎中预置了哪些提示语? AI原生应用引擎训练好模型如何获取?

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  • 修订记录

    变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等,对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。

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  • 不保存wifi

    表3 参数 参数名称 可选/必选/条件必选 参数类型 位置 参数说明 macAddr 必选 String 无 待删除APMAC地址 请求消息 Header: Cookie: SessionID=xxx Content-Type: application/json; charset=UTF-8

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  • 保存数据方案

    通过servicelayer登录接口创建连接,连接servicelayer系统; diapi连接器使用查询接口中已经创建好连接器; 在 集成工作台 创建一个手动触发流,作为保存子流; 在集成工作台创建api流,接受来自条码应用保存数据请求; 根据请求中数据判断是否倒扣料; 如果倒扣料,使用d

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  • 创建保存流

    创建保存流 集成工作台需要接受条码应用发送请求,首个节点需要选择"当收到HTTP"请求时,认证方式选择"APP认证"。 可以根据接口格式定义请求请求参数 添加条件判断节点,判断是否"反冲发料" 拼接反冲发料sql 选择diapi连接器中执行sql执行动作,传入拼接sql,执行sql,查询发料行

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  • 保存任务配置

    保存任务配置 功能介绍 保存任务配置 URI POST /v1/projects/{service_id}/task/settings 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 service_id 是 String 服务id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选

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  • 保存Notebook实例

    像创建Notebook页面。 镜像保存时,哪些目录数据可以被保存 可以保存目录:包括容器构建时静态添加到镜像中文件和目录,可以保存在镜像环境里。 例如:安装依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存目录:容器启动时动态连接到宿主机挂载目录或数据卷,这些内容不会被保存在镜像中。可以通过df

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  • 自动保存机制

    系统默认每15分钟自动保存一次,如果用户打开服务编排等没有修改,则不会再自动保存一次而占用15次限额。 图1 查看自动保存数据 单击“恢复”,提示“恢复操作将会另存一个新标准页面/新版本,确认执行?”,单击“确定”,可将自动保存数据另存为新页面或新版本。 图2 将自动保存数据另存为新页面或新版本 父主题:

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  • 保存SQL模板

    名称 是否必选 参数类型 说明 sql 是 String 新增SQL模板。 sql_name 是 String 新增SQL模板名称,该名称在当前工程下必须唯一。 description 否 String 新增SQL模板描述信息,可以为空字符串。 group 否 String SQL模板分组名称。

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  • /chatbot/rest/tuc/v1/qualityInspection

    tyInspection 接口功能 智能实接口,在Lodas上部署并训练实模型后,通过智能IVR中业务接口调用,将用户语音文本信息发送给LODAS,获取智能引擎将评分结果。借助智能化能力,建设一体化系统,实现客户机器人仿真来电实、答复准确率自动评估、操作准确性自动评估等能

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习图像分类或物体检测算法时,标注完成数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 训练型横向联邦作业流程

    配置作业的执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方计算节点在本地会执行模型训练、评估程序,用于基于本地数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业数据集配置中,选择己方、对方本地

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成模型,将自动进入“AI应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成模型,不支持下载使用。 图1

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标中“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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  • 创建有监督训练任务

    8、16、32、64 较高取值意味着更多参数被更新,模型具有更大灵活性,但需要更多计算资源和内存。较低取值则意味着更少参数更新,资源消耗更少,但模型表达能力可能受到限制。 训练轮数 4 1~50 完成全部训练数据集训练次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训

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  • 配置保存流

    完成第一个节点切换后,把当前流中所有连接节点连接全部切换到新账套 注:切换最后一个节点连接时,可能会出现选不着情况(已知bug,修复中) 此时,先点击下一步, 点击更新, 编辑刚才那条切换连接子流, 选择刚才未在配置管理界面切换连接成功节点,将连接修改为新账套连接 保存流 复制保存总流 切换保存总流连接

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  • 保存监控项

    should_override 否 Boolean 是否重写。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 flag String 保存监控项返回状态。 请求示例 修改监控项ID为4监控项信息及内容。 /v1/apm2/openapi/apm-service

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