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
  • 导入和预处理训练数据集

    pyplot as plt # print tensorflow version print(tf.__version__) 下载Fashion MNIST图片数据,该数据包含了10个类型共60000张训练图片以及10000张测试图片。 1 2 3 # download Fashion

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习中,通常需要使用一定的方法和标准,来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据支持 父主题: 训练服务

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 可信智能计算服务 TICS

    已发布区域:北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业? 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习,适用于参与者的数据特征重叠较多,而样本ID重叠较少的情

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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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  • 模型训练

    train_good_data:设置为无故障硬盘训练数据,经过特征处理后生成的数据,对应数据实例“Train_good_FE”。 test_good_data:设置为无故障硬盘测试数据,经过特征处理后生成的数据,对应数据实例“Test_good_FE”。 train_

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  • 守护进程集

    守护进程 守护进程(DaemonSet)保证集群下全部(或某些)节点上均运行一个Pod,新节点添加到集群内也会自动部署Pod,有节点从集群移除时,该节点上的Pod也会被回收。适用于常驻集群的后台程序,如日志采集等。删除DaemonSet将会删除它创建的所有Pod。 创建守护进程集

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  • 守护进程集

    守护进程 创建守护进程 (可选)若基于我的镜像创建工作负载,用户首先需要将镜像上传至容器镜像服务,上传镜像的方式请参见镜像管理。若基于开源镜像中心创建工作负载,则无需上传镜像。 在集群控制台选择“工作负载 > 守护进程”,单击“镜像创建”。 参照表1设置基本信息,其中带“*”标志的参数为必填参数。

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  • 图片/音频标注介绍

    助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务,为客户提供专业的数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练机器学习,快速提高AI领域竞争力。 图片/音频标注数据标注支持选择上传本地数据文件进

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  • 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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  • 发布测试

    发布测试 当您配置好意图后,即可进行模型的训练训练并发布模型后,该技能才能在机器人的对话中生效。 创建训练模型 在“技能管理”页面,单击技能名称进入“配置意图”页面,然后在页面上方单击“发布测试”。 单击“训练模型”。 图1 训练模型 勾选需要训练发布的用户问法或者对话训练,设

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  • 守护进程集

    创建守护进程 登录MCP控制台,单击MCP实例名称,在左侧导航栏中选择“工作负载”,切换至“守护进程”页签,并单击右上角“镜像创建”。 设置工作负载基本信息。 负载类型:选择“守护进程”。 负载名称:新增工作负载的名称,命名必须唯一。 命名空间:选择工作负载所在命名空间。如需新建命名空间,请参见创建命名空间。

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  • 数据管理概述

    连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器,并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持 MRS 服务(Hive)、本地数据、RDS数据、DWS数据、Oracle数据、Mysql数据,后续会支持更多华为云服务及原生服务

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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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