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。

 
 

    机器学习量化实盘 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, 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

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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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  • 量化配置

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 量化配置

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  • 文本向量化

    状态码: 500 服务器内部错误或三方服务器内部错误。 { "error" : { "message" : "Internal server error, please try again later!", "type" : "internal_error",

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • 使用AWQ量化

    使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingfac

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  • 管理实训任务

    返回任务管理页面,选择配置的训任务,单击“启动”,启动训任务。 后续操作 训任务支持以下操作: 单击“暂停”,支持停止执行训任务。 单击“编辑”,支持修改训任务内容全部信息。 单击“任务结果”,支持查看当前任务的呼叫结果列表。 图5 任务结果 训任务结果支持导出查看,单

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  • 产品优势

    弱密码扫描,四合一全面检测资产脆弱性。 轻量化部署,一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务,将扫描引擎部署在云端,客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单,一键扫描,简单易用。 精准修复优先级推荐, 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术,计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限, MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 轻量化模型卡片

    单击“保存”。 使用轻量化模型卡片 已添加“轻量化模型”卡片到角色桌面,并且已上传文件进行轻量化转换。如果您还没有进行轻量化转换,卡片内容为空。 您可以参见轻量化模型转换API,调用相应的API上传待轻量化转换的文件,查询轻量化转换的任务和下载轻量化文件。 在卡片左侧的列表中选择待查看

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)

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  • 我的实训任务

    我的训任务 操作步骤 以座席角色登录客户服务云,单击签入,座席处于签入状态。 选择“业务培训 > 我的任务”,进入训任务管理页面。 选择训任务,单击“任务名称”,可查看任务详情。 单击“开始训”,报名参与训任务,待系统执行训外呼。 后续操作 单击“作答记录”,可查看已作答的实训任务答题详情。

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  • 使用SmoothQuant量化

    --per-token:激活值量化方法,若指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,若指定则为per-channel粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 启动smoothQuant量化服务。 参考Step6

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  • 下载轻量化文件

    下载轻量化文件 功能介绍 下载轻量化文件 文件轻量化完成后,会以目录文件夹的形式存储在系统中,通过查询轻量化任务状态能够获取到轻量化文件的存储目录,即属性lightweight_file_path的值。该目录下会存在大量的轻量化文件,这些文件信息会存储在该目录下的Configurations

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  • 内容数据量化

    内容数据量化 SOW中搬迁资源量以及工作内容描述补充说明内容需数据量化。 父主题: SOW(项目工作说明书)注意事项

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  • 方案概述

    学生只学技术,不懂企业业务,目前新工科学生的训课程只关注技术部分的能力,不去关注业务和职业能力的训练 通过本方案实现的业务效果 实践教学平台:提供面向院校全学段的课程类型,包括理一体化课程、课程级训(课程设计)、综合训(工程实践)、认知实习、专业实习、毕业实习,用不同形式的方式,解决学生学习枯燥、学法单

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  • 信息技术人才培养

    传统实验室过于依赖基础硬件资源,造成训平台受多方面因素影响,体验性差,学习效率不高。基于华为云构建的训云学习平台不受本地物理环境影响,实现资源合理利用,灵活满足容量弹性扩容,打通职业-技能-课程-实验-认证-就业全链路个性化学习路径,实现真正的开放式实验室建设。 训云组网结构图 图1 训云组网结构图

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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