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。

 
 

    机器学习调参英文 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    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, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 自动学习

    。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的优水平。自动深度学习的关键技术

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  • 模型训练

    练性能,ModelArts提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超优,如learning rate、batch size等自动的策略;预置和优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。 当前大多数开发者开发模型时,为了满足

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  • 英文励志语录

    英文励志语录 英文励志语录。 连接参数 英文励志语录连接器使用自定义认证,创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 英文励志语录 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description showapi_appid

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 准备SDC算法

    算法开发和测 算法的开发者可以在自有环境实现模型训练和算法测,同时华为也提供一站式开发平台,让不具备自有训练/测环境的开发者能在线上实现AI开发,最终将稳定的算法发布到好望商城。 表2 操作任务 操作项 任务说明 参考文档 应用开发 华为SDC OS采用轻量级微服务架构,以服

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  • ML Studio简介

    过有向无环图(DAG)的形式组织。 在MLS中,开发者可在算链编排界面上直观便利地进行算子增删、算子连线、算子参数设置、算子代码修改及算子结果预览等操作,支持开发者以REPL(Read Eval Print Loop)交互式开发方式进行模型测。 图1 ML Studio 亮点特性2:丰富的预置算子

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  • 设置出参

    设置出 在“服务定义”页签,切换至“设置出”阶段。在此阶段进入可编辑状态,开发人员以上权限的用户可设置出。 您可根据实际选择以下方式新增出: 自选出:在左侧“设置出”处选中数据实体,在右侧展示的对应实体的属性列表中勾选出属性。 出勾选非入图属性会生成一段脚本使用数

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  • 步骤二:创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 设置入参

    设置入 在“服务定义”页签,切换至“设置入”阶段。在此阶段进入可编辑状态后,开发人员以上权限的用户可设置入。 “入汇总”处显示自选入、自定义入和系统默认入,系统默认入说明如表1所示: 表1 默认入参数说明 参数 说明 pageSize 必填,每页条目数,即每页显示的数据条目数。

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务重训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超名称。 取值范围:字符

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 计费说明

    者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。极特殊的复杂场景工作量预计不超过17人天 1,200,000.00 每套 自动驾驶提升与优化服务 自动驾驶技术支持与优化服务包 针对自动驾驶业务场景,提供自动驾驶工具支持、算子优化、模型优、算法优等服务,每套折合10人天投入工作量;

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  • 模型训练简介

    码进行优再训练,直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超优化服务

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 修订记录

    新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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