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    机器学习模型稳定性 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 业务稳定性接口

    talake/v1.0/sla/statistics?startPeriod=2019-04-08 15:20:00&endPeriod=2019-04-09 20:00:00&serviceList={"serviceName":"/tools/tie/OBS/export","method":

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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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,提高了易用性及可维护性。 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: 可信联邦学习作业

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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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  • 资源稳定性最佳实践

    资源稳定性最佳实践 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 css-cluster-multiple-az-check CSS 集群具备多AZ容灾 css CS S集群没有多az容灾,视为“不合规” gau

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  • 稳定性测试工具

    稳定性测试工具 下载与安装 访问官网下载网页http://www.ztest.cn/tools,选择对应的系统下载最新版的客户端。 双击已下载的客户端安装包,按默认安装即可。 安装完成后,在桌面找到新生成的ZtestMonkey程序快捷方式,双击启动运行。 登录帐号 第一次启动Z

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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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  • 可信智能计算服务 TICS

    特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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。 已发布区域:北京四、北京二

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  • BF16和FP16说明

    或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF

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  • BF16和FP16说明

    或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF

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  • GS

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接口,目前只实现了rlstm,方便后续扩展。

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  • GS_OPT_MODEL

    行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名,决定训练和预测调用的函数接

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • AI开发基本流程介绍

    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、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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