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。

 
 

    机器学习线性回归权重 更多内容
  • SFT微调权重转换

    。 --saver:检查模型保存名称。 --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir:权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model:tokenizer 路径。 --add-qkv-bias:为qkv这样的键和值添加偏差。 权重转换完成后,在

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  • 随机森林回归特征重要性

    "helpTip": ""} "min_instances_per_node": 1, # @param {"label": "min_instances_per_node", "type": "integer", "required": "false","range":"(0

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  • 梯度提升树回归特征重要性

    "squared, absolute", "helpTip": ""} "max_iter": 20, # @param {"label": "max_iter", "type": "integer", "required": "false","range":"(0,2147483647]"

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  • 设置读写分离权重

    设置读写分离权重 开通读写分离 功能后,您可以根据需要设置读写分离的读权重。调整数据库节点及读权重在“路由模式”进行设置。 功能描述 读写分离功能成功开启后,主节点和只读节点均可以设置读权重。 主节点的读权重值越高,处理的读请求越多,主节点的读权重值默认为0。 当所有节点的读权重均为0时

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • ML Studio快速入门

    ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题: ML Studio

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  • 决策树回归特征重要性

    "helpTip":""} "min_instances_per_node": 1, # @param {"label":"min_instances_per_node","type":"integer","required":"false","range":"(0,2147483647]"

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  • 设置读写分离权重

    Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API Explorer的代码示例页签,可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 Success. 400 Client error. 500 Server error. 错误码

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  • 训练的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/pro

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  • 训练的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/pro

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  • 修改读写分离权重

    修改读写分离权重 功能介绍 修改指定实例的读写分离权重。 该接口计划于2024-04-30下线。 调用接口前,您需要了解API 认证鉴权。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口约束 该接口仅支持RDS for PostgreSQL 11、RDS for PostgreSQL

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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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  • ML Studio简介

    ,可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipyn

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • SFT全参微调权重转换

    HuggingFace权重转换操作 下载GLM3-6B的预训练权重和词表文件,并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/GLM3-6B目录下。具体下载地址请参见表1。如果已下载,忽略此步骤。 创建权重转换后的输出目录/home/ma-user/ws/proces

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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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  • 获取授权重定向URL

    获取授权重定向URL 功能介绍 获取授权重定向URL。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v1/{project_id}/git/auths/{repo_type}/redirect 参数说明见表1。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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  • SFT全参微调权重转换

    配置一样。 --saver:检查模型保存名称。 --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 权重转换完成后,在/home/ma-user/ws/process

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  • 训练中的权重转换说明

    --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir : 权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • SFT全参微调权重转换

    HuggingFace权重转换操作 下载baichuan2-13b的预训练权重和词表文件,并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/baichuan2-13b-hf目录下。具体下载地址请参见表1。如果已下载,忽略此步骤。 创建权重转换后的输出目录/home/m

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