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    机器学习的模型选择 更多内容
  • GS_OPT_MODEL

    model_name name 模型实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • GS

    model_name name 模型实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • Standard Workflow

    Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用流水线工具,核心是将完整机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成效率。 ModelArts

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  • GS_OPT_MODEL

    model_name name 模型实例名,每个模型对应AiEngine在线学习进程中一套参数、训练日志、模型系数。此列需为unique。 datname name 该模型服务database名,每个模型只针对单个database。此参数决定训练时所使用数据。 ip name AiEngine端所部署的host

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  • 方案概述

    该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠方式,实现对电池、电机和电控数据预测分析。适用于电池、电机、电控等数据预测分析场景,可以帮助企业更好了解产品性能,从而更好进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts,

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供一站式深度学习平台服务,内置大量优化网络模型,以便捷、高效方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 方案概述

    使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源,用户可以免费用于商业用途,并且还可以在源码基础上进行定制化开发。 一键部署 一键轻松部署,即可完成 函数工作流 FunctionGraph,对象存储服务 OBS等资源发放,帮助用户轻松搭建汽车价值评估解决方案。

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  • AI开发基本流程介绍

    AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力一种科技能力。AI最核心能力就是根据给定输入做出判断或预测。 AI开发目的是什么 AI开发目的是将隐藏在一大批数据背后信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当统计、机器学习、深度学习等方法

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    关注专业性:微调是对预训练模型参数进行调整,使其在特定任务中达到更高精度和效果。微调核心在于利用少量特定任务数据,使模型表现从通用性向具体任务需求过渡。 使用小规模特定任务数据:微调通常需要小规模但高质量标注数据,直接与目标任务相关。通过这些数据,模型可以学习到任务特定特征和模式。

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  • 计费说明

    据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。复杂场景工作量预计不超过25人天 900,000.00 每套 AI算法原型开发-铂金版 对业务场景为极特殊复杂场景企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天

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  • ModelArts

    使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 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应用低门槛、高灵活、零代码定制化模型开发工具。 自动学习简介 自动学习功能介绍 项目分类

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  • 创建数据预处理作业

    创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型一个重要前置步骤,其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型特征数据过程。 TICS 特征预处理功能能够实现对数据探索、分析、规整以及转换,以达到数据在训练模型中可使用、可实用,在TI CS 平台内完成数据处理到建模闭环。 假设您有如下数

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  • 选择合适的镜像

    选择合适镜像 Alpine容器镜像内置musl libc库与标准glibc存在以下差异: 3.3版本及更早版本Alpine不支持search参数,不支持搜索域,无法完成服务发现。 并发请求/etc/resolve.conf中配置多个DNS服务器,导致NodeLocal DNSCache的优化失效。

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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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  • 大模型开发基本概念

    ,调整模型softmax输出层中预测词概率。其值越大,则预测词概率方差减小,即很多词被选择可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言两个重要方面。 多样性指模型生成不同输出之间差异。一致性指相同输入对应不同输出之间一致性。

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  • Standard模型训练

    Gallery订阅算法创建训练作业,使训练作业创建更灵活、易用 提供实验管理能力,用户通常需要调整数据集、调整超参等进行多轮作业从而选择最理想作业,模型训练支持统一管理多个训练作业,方便用户选择最优模型 提供训练作业事件信息(训练作业生命周期中关键事件点)、训练日志(训练作业运行

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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“模型管理”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 自动学习生成模型

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  • 使用流程

    训练算法 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,用于衡量一个模型及其标注结果可信度。自动驾驶领域模型多用于目标检测,如识别并标注出图像中车辆、行人、可行区域等对象。 模型评测 编译镜像 编译镜像可以将训练模型转换为特定芯片支持可识别的

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 图片/音频标注介绍

    等提供辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据标注任务,为客户提供专业数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练与机器学习,快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地

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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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