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    机器学习训练集验证集 更多内容
  • 启动智能任务

    否 String 导出新数据的工作目录。 ratio_sample_usage 否 Boolean 指定切分比例后,是否按指定比例随机分配训练-验证。可选值如下: true:主动随机分配训练-验证 false:不主动随机分配训练-验证(默认值) sample_state

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  • 模型训练

    通过调用SDK(get_hyper_param)获取数据相关的超参,包括训练数据实例、验证数据实例等。数据超参支持输入多个,可以通过“增加”和图标,来增加或删除运行超参。 详细SDK说明,请在模型训练服务首页右下角的浮框中,依次单击“帮助中心 > SDK文档”查看。 当前算法已预置训练及测试数据,可使用默认值训练。

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  • 创建超参优化服务

    时间 超参配置 数据超参 配置数据实例的超参。 通过调用SDK(get_hyper_param)获取数据相关的超参,包括训练数据实例、验证数据实例等。数据超参支持输入多个,可以通过“增加”或图标,来增加或删除数据超参。 详细SDK说明,请在模型训练服务首页右下角的浮框中,依次单击“在线帮助

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  • 使用AI Gallery微调大师训练模型

    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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  • 数据处理场景介绍

    、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据进行学习训练生成新的数据的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据进行学习训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • LoRA微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线

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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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  • 指令监督微调训练任务

    true 是否使用自定义数据 是,参考准备数据(可选)后,填写自定义注册后数据前缀名称及数据绝对路径,参考表1dataset_dir行,如demo.json数据前缀则为demo dataset: demo dataset_dir: /home/ma-user/ws/llm_tra

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  • 预训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 AlpacaStyleInstructionHandler:使

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  • 发布数据集

    类型数据支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后,需设置对应的训练验证比例。 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

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  • SFT全参微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样

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  • SFT全参微调训练

    GeneralPretrainHandler:使用预训练的alpaca数据。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据。 AlpacaStyleInstructionHandler:使用

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  • 更新权限集

    更新权限 功能介绍 根据权限ID,更新指定权限的属性。 URI PUT /v1/instances/{instance_id}/permission-sets/{permission_set_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id 是

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  • 创建权限集

    响应Body参数 参数 参数类型 描述 permission_set Object 包含权限详细信息的对象。 表6 permission_set 参数 参数类型 描述 created_date Long 权限的创建时间。 description String 权限的描述。 最小长度:1 最大长度:700

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  • 训练模型

    “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据的次数。 “语种”指文本数据的语言种类。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查

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  • 数据集

    数据 硬盘故障检测模板中,已经预置了四份 数据实例 ,已无需再上传数据。如果用户需要了解数据上传操作,可以查看本地上传数据操作说明。 单击菜单栏中的“数据”,进入数据菜单页。 可以看到预置的四个硬盘故障检测数据实例,如图1所示。 图1 预置数据 单击预置的数据实例右侧的图标,可查看数据实例中的数据文件。

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  • 乳腺癌数据集作业结果

    测试准确率 (%) 97.065 98.140 98.415 测试AUC 0.995 0.996 0.997 训练时长 (秒) 166 167 216 从上面两张表可以看出: (1)训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大,这主要是由于乳腺癌数据的分类相对简单,且数据经过了扩充导致的;

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  • 数据集

    TPC-iSPS11_60:KPI异常检测数据 amazon:迁移学习Office-31 A(Amazon)数据 dslr:迁移学习Office-31 D(DSLR)数据 webcam:迁移学习Office-31 W(Webcam)数据 caltech:迁移学习Caltech-256数据 其中,iri

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  • 训练模型

    训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练实体抽取模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用实体抽取工作流”新建应用,并选择训练数据,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面配置训练参数,开始训练模型。

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  • 执行训练任务

    执行训练任务 步骤一:上传训练权重文件和数据 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据,可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件,具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info

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  • 创建权限集

    type String 权限类型, COMMON, MRS _MANAGED managed_cluster_id String 纳管角色所在集群id(仅纳管类权限需要)。 managed_cluster_name String 纳管角色所在集群名称(仅纳管类权限需要)。 project_id

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