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    机器学习训练库 更多内容
  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料 如果新购买的机器人与旧机器人均为“专业版”。可以使用“知识共享”功能,实现语料共享。 将旧机器人的语料共享给新的机器人,操作如下。 登录CBS控制台,选择旧机器人,进入问答机器人管理页面。 选择“高级设置 > 知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。

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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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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    本机网络提供传输效率,缩短训练时间。 Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景

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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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  • 应用场景

    全链路性能追踪:Web服务、缓存、数据全栈跟踪,性能瓶颈轻松掌握。 故障智能诊断 业务痛点 海量业务下,出现百种指标监控、KPI数据、调用跟踪数据等丰富但无关联的应用运维数据,如何通过应用、服务、实例、主机和事务等多视角分析关联指标和告警数据,自动完成故障根因分析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常事务智能分析给出可能原因。

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  • 排序策略

    batch模式计算速度快于full模式。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 因子分解机-FM 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏的问题。

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  • 智能问答机器人简介

    调用API 问答诊断 当问答机器人上线运营期间,您可以通过“问答诊断”功能,查看机器人对用户问题的分词、排序、答复过程,基于调试结果,对已有的知识、词典、数据标注或模型进行优化。 基础版机器人不支持问答诊断。 问答诊断 运营面板 您可以通过问答数据总览功能定期查看机器人的统计数据:问答统计、访问统计、热点问题、关键词统计。

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  • 产品术语

    订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 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,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • AI原生应用引擎基本概念

    建流程模型,并根据预设规则自动化执行流程,从而提高工作效率和准确性。 ClickHouse ClickHouse是一个开源的分布式列式数据管理系统,主要用于在线分析处理(OLAP)场景。它具有高性能、高可靠性、高可扩展性等特点,可以处理海量数据,支持复杂的查询和数据分析操作。C

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  • 查看/标识/取消/下载样本

    单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值,“可以进入到样本清单明细页面,查看当前的样本明细 标识AI训练/取消AI训练样本:在“样本”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/ 标记学习案例/取消学习案例样本:在“样本”、“AI训练样本”或“学习案例样本”页签,单击样本下方的/。

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  • 模型训练简介

    新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 名称 模型训练名称。 模型训练工程描述 对模型训练工程的描述信息。 创建时间 训练工程、联邦学习工程、训练服务或者超参优化服务的创建时间。 类型 模型训练的类型。 包含如下选项: 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 创建者 创建训练工程、联邦

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  • FPGA加速型

    器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器和驱动的透明化,您的应用即可像调用软件函数一样调用硬件加速器,让您方便快捷的开发基于硬件加速器的高性能应用。 FPGA硬件配置 每个FPGA 云服务器 最大提供8片FPGA,每片FPGA包含约250万逻辑单元。支持PCIe

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  • 使用流程

    评测镜像 Octopus平台各服务均提供用户 自定义镜像 功能,此模块对镜像提供了统一管理。 仿真镜像 仿真场景 仿真场景模块支持对单个仿真场景的增删改查操作。用户可根据场景类型,依据平台提示,上传符合要求的场景文件。场景创建完毕后,用户可选择在线仿真机器加载场景,通过仿真器内置算法检验场景质量。

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  • 图片/音频标注介绍

    标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。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行标注。上传后的文件存储于OBS中,标注

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  • SFT全参微调训练

    GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN

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  • 创建NLP大模型训练任务

    decay)的机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)的问题。 学习率衰减比率 学习率衰减后的比率,用于控制训练过程中学习率的下降幅度。经过衰减后,学习率的最低值由初始学习率和衰减比率决定。其计算公式为:最低学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减比率。也就是说,学习率在每次衰减后不会低于这个计算出来的最低值。

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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