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    机器学习训练精度 更多内容
  • 发布Workflow到ModelArts

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练学习率策略(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

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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  • CREATE MODEL

    attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围:字符串,符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围

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  • 如何提高识别精度

    如何提高识别精度 尽量使用文字清晰度高、无反光的图片。进行图片采集时,尽量提高待识别文字区域占比,减少无关背景占比,保持图片内文字清晰人眼可辨认。 若图片有旋转角度,算法支持自动修正,建议图片不要过度倾斜。 图片尺寸方面,建议最长边不超过8192像素,最短边不小于15像素,图像长宽比例维持常见水平

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  • 模型精度调优

    模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。Dee

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  • ModelArts

    ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 如何查看ModelArts中正在收费的作业? 如何查看ModelArts消费详情? 更多 自动学习 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 更多

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶,视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证,视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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  • 在Workflow中更新已部署的服务

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练学习率策略(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

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  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格的差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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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 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • Open-Sora 1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

    本文档适配的是 训练至少需要单机8卡,推理需要单机单卡。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资

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  • 应用场景

    智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力,向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力,提升驾驶安全和道路通行效率,促进节能减排和便捷监管,支持向端云协同自动驾驶演进。

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  • 创建模型微调任务

    对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 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。 表3 LoRA参数配置说明 参数英文名 参数中文名 参数说明 lora_rank 秩 LoRA微调中的秩。

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 图像分类对数据集的要求 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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  • Kubeflow部署

    时费力,而且需要很多的知识积累。 图1 模型训练环节 Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 指令监督微调训练任务

    examples/deepspeed/ds_z2_config.json ZeRO-3,配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json 否,默认选用Accelerate加速深度学习训练框架,注释掉deepspeed参数。 是否使用固定句长 是,配置以下参数

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