中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    机器学习训练数据方法 更多内容
  • 数据管理概述

    集、DWS数据集、Oracle数据集、Mysql数据集,后续会支持更多华为云服务及原生服务的资源访问功能。连接信息中的敏感部分不会离开参与方侧。 数据管理包含创建数据数据预处理,是 可信智能计算 服务的一项获取、配置及发布数据资源的功能。参与方进入数据管理>数据创建页面,选择对应连

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  • 预训练

    5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10

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  • 预训练

    个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 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。

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  • 模型训练简介

    进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。 新建超参优化服务:通过训练结果对比,为已创建的训练工程选择一组最优超参组合。 系统还支持打包训练模型,用于

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  • 训练预测分析模型

    训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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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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  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • 训练模型

    在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“分批训练样本数”。 “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集的次数。 “分批训练样本数”又叫批尺寸(Batch Size),指一次训练所抓取的数据样本数量,影响训练速度及模型优化效果。 确认信息后,单击“开始训练”。

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  • 场景介绍

    RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization):是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。

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  • 数据集查询方法介绍

    数据集查询方法介绍 在数据服务首页正上方的搜索框中,在提示框中输入数据集名称或描述信息,单击,可以查询数据集。 查询到的数据集,显示在数据服务首页的正下方。 在数据服务首页正上方的搜索框右侧,单击,在弹出的“条件筛选”界面,展示全部的筛选条件,选择条件,查询数据集。 支持多

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  • 数据治理实施方法论

    数据治理实施方法数据治理实施方法论按照数据治理成熟度评估->评估现状、确定目标、分析差距->计划制定、计划执行->持续监测度量演进的关键实施方法形成数据治理实施闭环流程。 图1 数据治理实施方法论 这也遵循了PDCA(Plan-Do-Check-Action)循环的科学程序,

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  • (推荐)POST方法查询瞬时数据

    (推荐)POST方法查询瞬时数据 功能介绍 该接口使用POST方法查询PromQL(Prometheus Query Language) 在特定时间点下的计算结果。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/aom/api/v1/query 表1

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  • (推荐)POST方法查询区间数据

    (推荐)POST方法查询区间数据 功能介绍 该接口使用POST方法查询PromQL(Prometheus Query Language)在一段时间返回内的计算结果。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/aom/api/v1/query_range

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    Summary数据可以直接传到开发环境的这个路径下/home/ma-user/work/,也可以放到OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式,请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过O

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  • 分布式训练功能介绍

    net18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练

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  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或按“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 通用方法

    通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法,基于SDK开发时,必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法,使用 区块链 富媒体存储相关功能时,必须先构造该对象。

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  • 测试方法

    测试方法 RDS for SQL Server是基于华为云平台的,完全兼容微软SQL Server的在线关系型数据服务。相对于开源社区版数据库,提供更高安全性、稳定性和高性能,默认提供主备架构,并配备完善的备份、恢复、监控和迁移等方案。支持包年/包月和按需两种付费方式。 测试环境

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  • 测试方法

    TPS:Transaction Per Second,数据库每秒执行的事务数,每个事务中包含18条SQL语句。 QPS:Query Per Second,数据库每秒执行的SQL数,包含insert、select、update、delete等。 父主题: RDS for PostgreSQL

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  • 测试方法

    update, 50% read 数据模型 fieldlength=100, fieldcount=10 预置数据量 本次性能测试中,针对每种规格的实例,测试了如下预置数据量的性能。 预置数据具体如下表所示: 表3 预置数据量 编号 规格 预置数据量 cluster1 4U16GB 200GB

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  • 配置方法

    配置方法 视频直播支持配置并开启HTTPS安全加速,保障您的直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 强制跳转HTTPS:配置HTTPS后,开启强制跳转HTTPS,若用户发起HTTP请求,服务端会返回302重定向响应,原来的HTTP请求将会被强制重定向为HTTPS请求。 相比HTTP协议,HTTPS具有如下优势:

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