中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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    机器学习模型新数据 更多内容
  • 数据模型接口

    数据模型接口 判断模型名称是否存在 查询模型详情 根据层级查询模型 查询模型层级 父主题: 数据准备

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  • 数据模型管理

    数据模型管理 数据实体 关系实体 索引管理 数据实例 接口模型 分类 文件夹 属性库 合法值 多语言&工程符号 值集 父主题: 运行态使用指南

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  • 数据模型管理

    数据模型管理 数据模型概述 数据实体 关系实体 联合索引管理 接口模型 数据模型图谱 反向建模 XDM应用 父主题: 设计态使用指南

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  • 构建数据模型

    数据模型时添加“文件”类型的基础属性/自定义基础属性,具体操作请参见管理数据实体属性/管理关系实体属性。 如果您希望构建的数据模型可以面向多种业务场景,或者不想对已构建的数据模型进行变更,但当前构建的数据模型无法满足您的业务需求时,您可以先在应用设计态构建具有“扩展属性”功能的数

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  • 数据量很少,可以微调吗

    数据量很少,可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少,无法满足最小的量级要求,那么不建议您直接使用该数据进行微调,否则可能会存在如下问题: 过拟合:当微调数据量很小时,为了能充分学习这些数据的知识,可能会训练较多的轮次,因而模型会过分

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  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1

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  • GS_OPT_MODEL

    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。 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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  • GS

    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。 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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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 查看训练任务详情与训练指标

    如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss曲线上升的原因可能是数据质量差,或学习率设置过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或减小学习率来解决。 图4 异常的Loss曲线:上升 Lo

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  • 使用AI Gallery微调大师训练模型

    在微调大师页面,单击操作列的“查看模型”跳转到微调获得的模型的详情页面。选择“模型文件”页签可以查看微调产物。各文件说明请参见表3。 图1 微调产物示例 表3 微调产物说明 文件名 文件说明 gallery_train文件夹 自定义模型模型训练文件,仅当使用自定义模型微调时才会有这个微调产

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  • 创建预测分析项目

    对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。

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  • SFT全参微调训练

    若镜像使用E CS 中构建镜像(二选一)构建的镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增

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  • COST02-01 建立云预算与预测流程

    于业务驱动因素(例如业务上云或区域扩张)的预测,可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析,可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测,会参考不同的计费模式特征,结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。

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  • 数据资产模型

    数据资产模型 数据资产模型是解决方案信息架构共享,包含方案的主题设计、逻辑模型设计、物理模型设计、ETL映射、业务指标设计等。如何发布数据资产模型参考归档发布资产。 查找数据资产模型 图1 查找数据资产模型 图2 数据资产模型详情 引用数据资产模型 支持将发布的数据资产模型引用到

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  • 数据模型管理

    数据模型管理 数据实体 关系实体 数据实例 引用属性配置 父主题: 模型设计

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  • 数据模型概述

    数据实体时,“父模型”可以选择抽象模型数据实体。 扩展模型 当实体模型的属性不能满足实际业务需求,需要添加属性但不能修改既有模型结构时,可通过扩展模型来扩展属性。 在运行态创建的数据实体均为扩展模型,且该扩展模型作为“父模型”对应实体模型的子类,与父模型共享存储,只允许添加扩展属性。

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  • Kubeflow部署

    平台,这个过程耗时费力,而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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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? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的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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