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    机器学习模型训练测试完整步骤 更多内容
  • 订购模型训练服务

    输入租户名和密码,单击“登录”,进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”,进入服务订购界面。 区域:为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。

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  • 离线训练安装包准备说明

    离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖联通网络的环境。若用户的机器或资源池无法联通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围:

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  • 步骤3:服务测试

    步骤3:服务测试 以下过程是为了给HarddiskTracing_GetDetailList服务新增测试用例并验证通过测试用例。 操作步骤 进入HarddiskTracing_GetDetailList服务详情页切换至“服务测试”页签。 在用例列表上方单击“新增用例”,弹出“新增测试用例”窗口。

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  • ModelArts

    如何查看ModelArts中正在收费的作业? 如何查看ModelArts消费详情? 更多 自动学习 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 更多 训练作业 ModelArts中的作业为什么一直处于等待中?

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 添加测试步骤

    添加测试步骤 接口自动化测试用例可包括三个阶段:准备阶段、测试阶段、销毁阶段。 准备阶段对应的“前置步骤”,即测试的前置准备条件;测试阶段对应“测试步骤”,实现接口的功能测试;销毁阶段对应“后置步骤”,实现准备阶段和测试阶段数据的释放或恢复,保证测试用例可重复执行。 准备阶段(可选):前置步骤。

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  • 添加测试步骤

    添加测试步骤 接口自动化测试用例可包括三个阶段:准备阶段、测试阶段、销毁阶段。 准备阶段对应的“前置步骤”,即测试的前置准备条件;测试阶段对应“测试步骤”,实现接口的功能测试;销毁阶段对应“后置步骤”,实现准备阶段和测试阶段数据的释放或恢复,保证测试用例可重复执行。 准备阶段(可选):前置步骤。

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  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据

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  • 添加测试步骤

    添加测试步骤 请求头 登录性能测试服务控制台,在左侧导航栏中选择“PerfTest测试工程”。 在待编辑PerfTest测试工程所在行,单击工程名称进入测试工程详情页面。 选择“测试用例”页签,在左侧“用例列表”下选择待添加请求头的测试用例。 在“用例步骤”页签下,选择“测试步骤”。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分:(1)训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响;(2)迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响;(3)参与方数据量不同时,本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20)

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  • AI原生应用引擎基本概念

    将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析,从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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  • 完整示例

    )EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV。 String userName = System.getenv("EXAMPLE_USERNAME_ENV"); String rwuserPassword = System

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  • 完整示例

    境中设置环境变量(环境变量名称请根据自身情况进行设置)EXAMPLE_USERNAME_ENV和EXAMPLE_PASSWORD_ENV username = os.getenv('EXAMPLE_USERNAME_ENV') password = os.getenv('EXAMPLE_PASSWORD_ENV')

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 查看训练任务详情与训练指标

    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 Loss曲线平缓,保持高位:Loss曲线平缓且保持高位不下降的原因可能是目标任务的难度较大,或模型学习率设置过小,导

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  • 基本概念

    将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析,从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛

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  • 什么是模型训练服务

    什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产,包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK,帮助开发者提速AI应用开发,保障模型应用效果。

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  • 访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 自定义学件开发指南

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  • 访问模型训练服务

    用户也可以直接通过账号登录。首次登录后请及时修改密码,并定期修改密码。 单击“登录”,进入NAIE服务官网。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 准备工作

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