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。

 
 

    机器学习 分类器 训练 文本 更多内容
  • AI原生应用引擎基本概念

    据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括 自然语言处理 机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。

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  • 模型微调

    微调大师”进入微调工作流页面。 选择训练任务类型 选择模型微调的训练任务类型。 当模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时,“训练任务类型”默认和模型“任务类型”一致。“训练任务类型”支持修改,如果模型文件满足自定义模型规范(训练),则“训练任务类型”支持选择“自定义”。 当模型

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  • 模型训练

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

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  • 套餐包简介

    ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部

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  • 可信智能计算服务 TICS

    特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 已发布区域:北京四、北京二

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  • 训练模型

    练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • 使用AI原生应用引擎完成大模型调优

    分析数据集”。 训练数据比例 填写训练数据比例,如果填为0,则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下,我们会将数据集分成训练集和测试集两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中,训练数据比例的选择取决

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  • 评估应用

    在“应用资产”页面,默认进入“分类器列表”页签,单击已有模板操作列的“评估”。进入“评估”页面。 图1 评估应用 在“应用开发”页面,依次完成“上传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”、“训练分类器”步骤,单击“下一步”,进入“评估”页面。 图2 评估应用 评估分类器 通过上传

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  • 模型训练

    模型训练 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在发布训练之前,请确保已标注的文本符合要求,否则下方“开始训练”按钮会处于灰色状态。 操作步骤

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  • 修订记录

    提供限时免费的资源规格,可在自动学习训练作业以及Notebook中使用,增加相应说明。 免费体验 自动学习 免费体验AI全流程开发 免费体验Notebook 在AI市场,ModelArts官方提供了云端算法,无需编码,快速启动模型训练。 2020-03-20 优化训练作业相关说明,按不同算法来源进行描述。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 数据集版本不合格

    是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 物体检测:用于训练的图片,至少有

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台 ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • AI原生应用引擎基本概念

    据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对

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  • 上传模板图片

    型,明确以哪几种板式图片作为模板训练 文字识别 模型,基于自己的业务需求制定针对性的文字识别模型。例如上传两种不同格式的发票图片作为模板,训练的文字识别模型就能识别并提取这两种格式发票上的关键字段。 前提条件 已授权ModelArts服务和对象存储服务(OBS)。 已在文字识别套件控

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • AI开发基本流程介绍

    能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 准备算法简介

    选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据,在训练完成后,目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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  • 最新动态

    LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题,支持用户双方训练联合逻辑回归(LR)模型。相较于单方训练,纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征,模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全,通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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