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。

 
 

    机器学习训练过拟合 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 创建模型微调流水线

    训练最大步数 模型训练的最大步数。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小的学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。 warmup_steps 学习率热启动步数 学习率热启动的过程中预设的步数。 bf16 计算精度 是否开启bf16。

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 方案概述

    elArts在线服务获取预测结果,并存储至OBS桶。 在统一身份认证服务 IAM上创建一个委托,用于授权FunctionGraph访问ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型,无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。

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  • 训练过程读取数据

    练过程读取数据 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: 训练作业

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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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  • 管理实训任务

    管理实任务 租户管理员配置智能实任务,座席根据需求自行选择参与实任务培训。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“业务培训 > 实任务管理”,进入实任务管理页面。 单击“新建”,进入新增实任务配置页面。 配置实任务基本信息。 图1 基本信息 问卷作答最大次

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  • 卡方拟合性检验

    卡方拟合性检验 卡方拟合检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行,不支持发布到dli。 概述 卡方拟合检验,即卡方拟合优度检验。对每个类别中的实测频率和期望频率进行比较,以检验是否所有类别包含相同比例的值,或检验是否每个类别包含用户指定比例的值。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 排序策略

    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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  • 信息技术人才培养

    传统实验室过于依赖基础硬件资源,造成实平台受多方面因素影响,体验性差,学习效率不高。基于华为云构建的实学习平台不受本地物理环境影响,实现资源合理利用,灵活满足容量弹性扩容,打通职业-技能-课程-实验-认证-就业全链路个性化学习路径,实现真正的开放式实验室建设。 实云组网结构图 图1 实云组网结构图

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务,如需更换Kerberos认证状态,建议重新创建MRS集群,然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务(MRS)无法公

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  • 我的实训任务

    我的实任务 座席支持查看已启动的实任务,根据需求自行选择任务参与培训。 操作步骤 以座席角色登录客户服务云,单击签入,座席处于签入状态。 选择“业务培训 > 我的任务”,进入实任务管理页面。 选择实任务,单击“任务名称”,可查看任务详情。 单击“开始实”,报名参与实任务,待系统执行实训外呼。

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  • 方案概述

    产业项目实案例不足; 教师缺乏真实产业项目的工程实践经验,不能独立带学生做真实企业项目; 学生学习兴趣不高,动手意愿不足; 学生的学习情况要有数据记录、可评价。 通过本方案实现的业务效果: 青软创新集团数字化人才培养方案以数字化平台为基础创新实教学模式,从实入手探索新工科建设,可助力高校实现:

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  • FPGA加速型

    想选择。 机器学习机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和

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  • 无条件自动重启

    源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续,操作指导请参见断点续训练和增量训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启信息,在训练作业详情页可以查看故障恢复详情,具体请参见查看故障恢复详情。 开启无条件自动重启

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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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  • 方案概述

    在线实验和在线实功能,不同专业的实验案例和实项目案例会议使用到华为云相应的高阶服务,如:人工智能专业学生在实验和实时,基于ModeArts平台在线开发,系统会调用AI高阶服务:手写识别、图像识别、活体识别等等。 课程知识图谱、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动

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