AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习参数模型非参数模型 更多内容
  • 通过调整模型参数对异常告警调优

    签,参考表1配置参数。 表1 算法配置参数说明 算法类型 参数名称 参数含义 取值范围 参数说明 配置建议 boxplot_ad动态阈值算法 sensitivity 敏感度 0-10 默认值5 敏感度参数越高,阈值线越紧;敏感度参数越低,阈值线越松。 敏感度参数最高不超过5.5,最低不低于3

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS

    model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优

    如何调整推理参数,使盘古大模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大模型开发基本概念

    Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 什么是Ray

    ,例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持,Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于超参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • GS_OPT_MODEL

    model_name name 模型的实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中的一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型所服务的database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用的数据。 ip name

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?

    导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在模型广场查看模型

    SmoothQuant-W8A8量化模型只能由量化模型压缩生成。 ModelArts Studio大模型服务平台已预置量化模型与AWQ-W4A16量化模型模型模板。 量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时,则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优

    较小的学习率,反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) 0~1 0.01~0.1 学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型可视化作业中各参数的意义?

    模型可视化作业中各参数的意义? 可视化作业通过TensorBoard提供能力,TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题: 功能咨询

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    务所需的模型。 评估模型 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的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。 部署模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 参数

    回的相关参数,仅在意图匹配图元有效,如需后续使用,需值给流程变量传递给后续节点。 IVRREQUEST:IVR请求变量,当IVR流程调用智能化流程时,通过IVR流程通过OIAP的对话接口传入的变量。 手工在选择的前缀后输入点(.),并将光标聚焦到点后,系统关联显示可用参数,直接选择。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型测试

    “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。 图中黑点是模型预测的异常点,红点是原始异常点。 图4 模型测试结果 父主题:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 转换逻辑模型为物理模型

    响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码,如DS.6000,请求处理失败。 error_msg String 错误信息。 data Object 返回的数据信息。 状态码: 403 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    例“Train_fail_FE”。 运行超参:模型参数模型内部的配置变量,参数值可以根据数据自动估算。参数机器学习的关键,通常从过去的训练数据中总结得出。超参区别于参数,是模型外部的配置,必须手工设置和调整,可用于帮助估算模型参数值。请勾选“超参优化”,第一列设置超参名称,第

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 测试模型

    测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模型

    训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了
提示

您即将访问非华为云网站,请注意账号财产安全