AI&大数据

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    机器学习加性注意力模型 更多内容
  • 创建科学计算大模型训练任务

    给输入数据噪音的尺度 给输入数据噪音的尺度,定义了给输入数据噪音的尺度。这个值越大,添加的噪音越强烈,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1]。 给输出数据噪音的概率 给输出数据噪音的概率,定义了给输出数据噪音的概率。噪音是一种正

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  • 概述

    文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用及可维护。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题:

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  • 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

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  • AI开发基本流程介绍

    数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠。而事实上,不能一次将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方

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  • 修订记录

    变换、优化模型训练、特征迁移增加迁移评估等,对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练新增创建联邦学习工程及其服务,对应新增创建联邦学习工程。 模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务模型包更新发布推理服务,对应刷新模型管理。

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  • 设备加电自检

    设备电自检 前面板的电源开关不能切断交流电压。要将服务器中的交流电压切断,必须断开交流电源线。 确认所有的外围设备,诸如显示器、键盘、鼠标已经连接上; 打开显示器; 将 AC 电源线的一头接到服务器背板的电源接口; 将 AC 电源线的另一头接到电源管理器的三芯插座中; 当接入 AC

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  • 方案概述

    提高效率和准确。 方案架构 该解决方案基于华为云 AI开发平台 ModelArts构建,一键部署汽车价值评估系统。 图1 方案架构图 该解决方案会部署如下资源: 创建两个对象存储服务 OBS桶,一个用于存储训练数据集及ModelArts算法、推理脚本、配置文件、模型数据;另一个用于存储数据集及数据集预测结果。

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  • 大模型开发基本概念

    多样与一致 多样和一致是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样模型生成的不同输出之间的差异。一致指相同输入对应的不同输出之间的一致。 重复惩罚 重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨在减少重复生成的可能。通过

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  • 模型包完整性校验

    模型包完整校验 可以对下载的模型包进行完整校验,判断在下载过程中是否存在篡改和丢包现象。 单击模型包所在行,对应“操作”列的图标。 模型管理界面右上角展示该模型包的SHA256码,如图1所示。 图1 模型包下载前的SHA256码 单击模型所在行,对应“操作”列的图标,下载模型包,并保存至本地目录。

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  • 什么是Ray

    还引入了动态任务图的概念,这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载,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

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 计费说明

    或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的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

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  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 CREATE MODEL语句用于训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一约束,注意命名格式。 AI训练时长波动较大,在部分情况下训练运行时间较长,设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议s

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  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一约束,注意命名格式。 AI训练时长波动较大,在部分情况下训练运行时间较长,设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0,不对语句执行时长进行限制。

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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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  • 最新动态

    续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。

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  • 模型训练高可靠性

    模型训练高可靠 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型

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  • GS_OPT_MODEL

    ,方便后续扩展。 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。

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  • GS_OPT_MODEL

    ,方便后续扩展。 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。

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    ,方便后续扩展。 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。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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