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。

 
 

    机器学习训练集测试集 更多内容
  • 新建数据集和导入数据

    样例数据:模型训练服务环境中预置的用户体验数据。包括鸢尾花原始测试、鸢尾花训练、鸢尾花测试、KPI 15分钟数据、KPI 60分钟数据、KPI异常检测数据、4份迁移学习数据。 其中鸢尾花原始测试、KPI 15分钟数据和KPI 60分钟数据集中包括空值,用户可以通过特征工程进行数据修复,剔除空值。

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  • 模型微调

    在微调工作流的“数据准备”环节选择数据。 从本地上传 在“从本地上传”处,单击“点击上传”,选择本地编排好的训练数据。 数据上传成功后,页面会有提示信息。 此时AI Gallery会自动新建一个数据,单击提示信息处的“查看”可以进入数据详情页,也可以在“我的Gallery > 数据 > 我创建的数据集”进入数据集详情页查看。

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  • 训练的数据集预处理说明

    ta.sh 。 预训练数据预处理参数说明 预训练数据预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据保存路径+数据名称(例如:alpaca_gpt4_data)。

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  • 准备算法简介

    选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据,在训练完成后,目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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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。 作业创建者的数据必须含有特征。 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:数据选择、样本对

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  • 排序策略

    名称是part-00000开头的文件,需要用户提供文件的OBS路径。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0

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  • 最新动态

    纵向联邦作业中支持对两方数据进行样本对齐,在不泄露数据隐私的情况下计算出双方共有的数据,并将共有的数据作为后续特征选择、模型训练的数据。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较

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  • 技能简介

    技能是指完成某个特定功能的能力。如构建一个订机票、查询天气的机器人。 通过配置不同技能,可以让您的机器人进行多轮对话,或完成指定任务,如订票、查天气等。您还可以自定义技能,也可以将系统预置或其他用户共享的技能加到自己的机器人中,直接使用。 创建技能 配置意图 配置对话流程(可选) 在智能问答机器人中,配置一个灵活好用

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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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  • 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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  • 创建训练服务

    包打包版本。 数据参数配置 数据超参 设置当前训练任务的数据超参,与模型训练保持一致。 超参配置 运行超参 运行超参的名称,与模型训练保持一致。 单击“创建”,训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况,包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题: 模型训练

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  • 创建项目

    对项目的简要描述。 “数据” 可在右侧下拉框选择已有数据,或单击“创建数据”前往新建数据。 已有数据:在“数据”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据供选择。 创建数据:前往创建数据页面创建一个新的数据。具体可参考如何创建数据。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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  • 模型训练

    写。 系统随机给出 训练验证比例 训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练和验证的比例,默认训练比例为0.8,即训练占0.8,验证占0.2。manifest中的usage字段记录划分类别。取值范围为0~1。 0.8 增量训练版本 用户可以在之前训练成功的版本中,自主选择

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  • ModelArts

    环境。 AI Gallery简介 AI Gallery简介 使用指导 买家(订阅模型、算法或技能) 买家(下载数据) 卖家(售出模型、算法或技能) 卖家(发布数据) 08 SDK ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST

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  • 数据集版本发布失败

    标签的数据少于2张,会导致数据切分失败。建议检查您的标注信息,保证标注多标签的图片,超过2张。 数据切分后,训练和验证包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因:多标签场景下时,做随机数据切分后,包含某一类标签的样本均被划分到训练,导致验证无该标签样本。由于这种情况出现

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  • MLOps简介

    到各个场景中。但技术的真实落地和学术研究还是有比较大的差别的。在学术研究中,一个AI算法的开发是面向固定的数据(公共数据或者某个特定场景固定数据),基于单个数据,不断做算法的迭代与优化。面向场景的AI系统化开发的过程中,除了模型的开发,还有整套系统的开发,于是软件系统开发

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  • 产品术语

    指可在公司外部公开发布的信息,不属于保密信息。 X 训练 训练是指在机器学习和模式识别等领域中,用来估计模型的数据。 消费侧权限 消费侧权限是指一个租户在数据资产管理服务中除了Data Operation Engineer或Data Owner角色的其他用户及其他租户下的所有用户,对于数据服务具有浏览、查询、订阅和下载已发布数据集的权限。

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  • 自动学习训练作业失败

    导致训练失败或无法进行。建议完善数据后,再启动训练。 数据文件有以下限制: 如果您使用2u8g规格,测试建议数据文件应小于10MB。当文件大小符合限制要求,如果存在极端的数据规模(行数列数之积)时,仍可能会导致训练失败,建议的数据规模低于10000。 如果您使用8u32g规格

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  • 训练的数据集预处理说明

    ta.sh 。 预训练数据预处理参数说明 预训练数据预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据保存路径+数据名称(例如:alpaca_gpt4_data)。

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  • 训练的数据集预处理说明

    ta.sh 。 预训练数据预处理参数说明 预训练数据预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下: --input:原始数据的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据保存路径+数据名称(例如:moss-003-sft-data)。

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  • 如何将某些图片划分到验证集或者训练集?

    输入“训练比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练比例”后,“验证比例”自动填充。“训练比例”加“验证比例”等于1。 “训练比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题: 数据管理

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