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batch大小一般 更多内容
  • 怎么配置fillfactor大小

    怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数,该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%,预留的8%空间用于更新的扩展,也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和修改方法参见《开发者指南》的“SQL参考

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  • 怎么配置fillfactor大小

    怎么配置fillfactor大小 fillfactor是用于描述页面填充率的参数,该参数与页面能存放的元组数量、大小以及表的物理空间直接相关。Ustore表的默认页面填充率为92%,预留的8%空间用于更新的扩展,也可以用于TD列表的扩展空间。fillfactor的配置和修改方法参见《开发者指南》的“SQL参考

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  • 获取终端名称和大小

    获取终端名称和大小 接口名称 WEB_GetTerminalNameSize(后续废弃) 功能描述 获取终端名称和大小 应用场景 获取终端名称和大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetTerminalNameSize 参数 无 返回值

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  • 修改共享带宽大小

    修改共享带宽大小 操作场景 您可以根据需要修改共享带宽的名称和带宽大小。 按需计费的共享带宽,修改成功后立即生效,请参见修改共享带宽(按需计费)。 包年/包月的共享带宽,包括以下模式: 补差价升配(包年/包月):修改成功后立即生效 续费降配(包年/包月):修改成功后在新的计费周期生效

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 修改共享带宽大小

    修改共享带宽大小 操作场景 您可以根据需要修改共享带宽的名称和带宽大小。 按需计费的共享带宽,修改成功后立即生效,请参见修改共享带宽(按需计费)。 包年/包月的共享带宽,包括以下模式: 补差价升配(包年/包月):修改成功后立即生效 续费降配(包年/包月):修改成功后在新的计费周期生效

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  • 背景信息

    ,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML Studio进行机器学习建模章节。该教程可以帮助您全面了解ML

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  • 服务更新场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • LoRA微调训练

    Llama2-7B:1,一般此值与运行节点数相等 Llama2-13B:1,一般此值与运行节点数相等 Llama2-70B:大于等于4,建议值为8,一般选用几台机器训练则值为几。 RUN_TYPE lora 必填。表示训练类型,lora表示LoRA微调训练。 MASTER_ADDR xx

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。

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  • LoRA微调训练

    RUN_TYPE lora 必填。表示训练类型,lora表示LoRA微调训练。 MASTER_ADDR localhost 多机必填,单机忽略;指定主节点IP地址,多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填,单机忽略;节点总数,单机写1,双机写2,8机写8。

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    的模型。它基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是NVIDIA开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型和

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  • ModelArts

    自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署 自定义镜像 用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 05 自动学习 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低

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  • 模型微调

    lora_rank int Lora attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps int 梯度累计步数。 max_steps

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 准备算法简介

    的模型训练。 离线学习 离线学习是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 增量学习是一个连续不断的学习过程。相较于离线学习,增量学习不需要一次性存储所

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