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。

 
 

    机器学习模型的参数个数 更多内容
  • 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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  • 创建自监督微调训练任务

    完成全部训练数据集训练次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(step)参数更新幅度。需要选择一个合适学习,因为学习率过大会导致模型难以收敛,学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10倍数 每训练一定数量步骤(或批次)后,模型状态就会被保存下来。

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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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  • 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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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初始

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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“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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  • 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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  • 模型可视化作业中各参数的意义?

    模型可视化作业中各参数意义? 可视化作业通过TensorBoard提供能力,TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题: 功能咨询

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  • 查询全域公网带宽个数

    String 本次请求编号 internet_bandwidth CountInternetBandwidths object 全域公网带宽个数对象 表6 CountInternetBandwidths 参数 参数类型 描述 count Integer 全域公网带宽数目 请求示例 查询全域公网带宽个数

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  • 批量查询座席状态下的座席个数

    其中,公有云环境请联系管理员获取,ip为CC-CMS服务器地址,port为CC-CMS服务HTTPS端口号。 非公有云环境如果配置了NSLB服务,ip请填写NSLB服务器地址,port为CC-CMS服务在NSLB映射HTTPS端口号。 请求说明 表1 请求头参数 序号 名称 参数类型 是否必选 说明 1

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  • 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?

    ”,表示配置模型推理代码需要依赖包,需要提供依赖包名、安装方式和版本约束信息,详细参数模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“

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  • 提交排序任务API

    域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达学习,同时学习

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  • HBase启动后原生页面显示RegionServer个数多于实际个数

    controller-192-168-1-3节点和第四行hostname为eth0节点为同一RegionServer上报信息,登录相应节点,查看/etc/hosts文件,发现,对应同一ip,配置两个hostname。如下: 解决办法 登录RegionServer所在节点,修改/

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  • 最新动态

    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情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 迁移学习

    单击界面右上角图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源 数据实例 ”。界面新增“生成迁移后源数据实例”内容。 对应参数说明,如表6所示。 表6 生成迁移后源数据实例参数说明 参数 参数说明 数据集 迁移后源数据对应数据集。 数据集实例 源数据迁移后生成数据集实例名,可自定义命名。

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  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: AI

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  • CREATE MODEL

    取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型目标列名(可进行简单表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 示例 CREATE TABLE houses

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  • 自动学习/Workflow计费项

    存储费用:自动学习作业数据通过对象存储服务(OBS)上传或导出,存储计费按照OBS计费规则。 综上,运行自动学习作业费用 = 计算资源费用(2.43 元) + 存储费用 示例:使用专属资源池运行自动学习作业。计费项:标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习图像分类

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  • 模型支持的区域

    模型支持区域 区域是一个地理区域概念。我国地域面积广大,由于带宽原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域不同将全国划分成不同支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格

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  • 模型支持的操作

    模型支持操作 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适模型。以下是各个模型支持具体操作: 表1 模型支持操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩

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