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    机器学习训练算法 更多内容
  • 算法备案公示

    华为云MetaStudio分身数字人驱动算法 备案编号 网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法学习真人视频

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  • ModelArts训练好后的模型如何获取?

    ModelArts训练好后的模型如何获取? 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型,会存储至用户指定的OBS路径中,供用户下载。 父主题: 功能咨询

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  • 修订记录

    更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • 自动学习和订阅算法有什么区别?

    自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。

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  • ModelArts

    功能总览 全部 自动学习 Workflow 开发工具 算法管理 训练管理 AI应用管理 部署上线 镜像管理 资源池 AI Gallery ModelArts SDK 昇腾生态 自动学习 自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据

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  • 大模型开发基本概念

    1.24 训练相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成

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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)、本地数据集、RDS数据集、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

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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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  • GS_OPT_MODEL

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表,但AI能力不可用。 父主题: 系统表

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  • 算法

    KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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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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  • 创建算法

    创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式

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  • SFT全参微调训练

    SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed

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  • 模型选择

    如果推荐的是无监督的异常检测算法,可能会同时推荐几个算法。那模型训练的时候,针对不同的算法,会分别进行模型训练,得到不同的模型,通过集成学习投票法策略,推荐得到更符合且更准确的异常检测模型。 父主题: 模型训练

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  • 应用场景

    验库,对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力,基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时,通过智能算法学习历史指标数据,多维度关联分析异常指标,提取业务正常与异常时上下文数据特征,如资源、参数、调用结构,通过聚类分析找到问题根因。APM可以

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  • 模型训练

    是否使用增量学习 训练时是否使用增量学习,默认关闭。 是否进行集成学习 训练时是否进行集成学习,默认开启。开启后训练结果增加模型集成节点,训练结果中生成两个stacking类型的模型包。 单击图标,运行AutoML代码框内容。运行结果如图5所示。 AutoML模型训练过程中,会展

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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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  • ModelArts

    根据用户的离线历史数据,推荐系统通过模型训练和召回策略,对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据,得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 方案概述

    创建用于上传训练数据和结果数据导出的OBS桶,企业业务系统定时向该桶上传更新数据和下载结果数据; 函数工作流 :用于实现调用销量预测服务的业务逻辑,完成模型的自动部署。 销量预测服务:提供分时销量预测服务,可灵活调整预测时间点,根据历史销量、商品属性、促销活动等基础信息训练得到准确的预测模型。

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