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    机器学习的能量模型 更多内容
  • 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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  • 模型评测

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  • CREATE MODEL

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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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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • GS

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    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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  • 什么是Workflow

    Graph,DAG)开发。一个DAG是由节点和节点之间关系描述组成。开发者通过定义节点执行内容和节点执行顺序定义DAG。绿色矩形表示为一个节点,节点与节点之间连线则是节点关系描述。整个DAG执行其实就是有序任务执行模板。 图3 工作流 Workflow提供样例 Mod

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  • Kubeflow部署

    Kubeflow部署 Kubeflow诞生背景 基于Kubernetes构建一个端到端AI计算平台是非常复杂和繁琐过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算

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  • 查看训练任务详情与训练指标

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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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  • 创建模型微调任务

    创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关微调数据集上训练模型来实现,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。

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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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  • 什么是对话机器人服务

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  • 数据量很少,可以微调吗

    不适用于大模型微调场景,这将导致模型过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据多样性。 基于大模型数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供任意一个规格基础功能模型)来获取目标场景数据,以此扩充您数据集。为了

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  • 模型的基础信息

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