AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习训练推理 更多内容
  • 部署推理服务

    将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step4

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  • 数据域迁移

    batch_size 1 训练相关参数:批量训练样本个数。 max_epoch 100 训练相关参数:训练遍历数据集次数。 g_learning_rate 0.0001 训练相关参数:生成器训练学习率。 d_learning_rate 0.0001 训练相关参数:判别器训练学习率。 log_frequency

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  • 第三方案例列表

    可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习和参考。 表1 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 自动学习 2步打通ModelArts和Astro实现AI应用落地 胡琦 开发环境 想不想让一张静态的照片动起来 林欣 基于TensorFlow训练轻量化ssdlite_mbv2人脸手机检测模型

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  • 如果不再使用ModelArts,如何停止收费?

    是否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面,检查是否有“运行中”的项目。如果有,单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发环境>Noteb

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  • 模型部署为推理服务

    服务详情”,在弹窗中选择“指标效果”页签,可以查看推理效果。 支持设置时间区间,查看不同时间下的推理效果。 仅当推理服务处于“运行中”,才支持查看监控指标。 表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中,机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中,机器的内存占用情况。

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  • GS

    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: AI

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  • CREATE MODEL

    CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束,注意命名格式。 AI训练时长波动较大,在部分情况下训练运行时间较长,设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0,不对语句执行时长进行限制。

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  • 最新动态

    LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题,支持用户双方训练联合逻辑回归(LR)模型。相较于单方训练,纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征,模型预测精度更高。 TICS 采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全,通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法

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  • ModelArts资源简介

    w、自动学习、开发环境、训练作业、部署模型。专属资源池不与其他用户共享,更加高效。如果您想要拥有专属于自己的资源池,可以在ModelArts控制台中创建自己的专属资源池,具体可参见购买专属资源池。 使用说明 ModelArts在Notebook、Workflow、自动学习、全流程

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 发布推理服务

    发布推理服务 模型训练服务支持一键发布在线推理服务。用户基于成熟的模型包,创建推理服务,直接在线调用服务得到推理结果。操作步骤如下。 单击模型包“操作”列的,弹出“发布推理服务”对话框,如图1所示。 图1 推理服务 配置对话框参数如表1所示。 表1 创建推理服务参数配置 参数名称

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  • 云端推理

    "ZA1AQ5E2": -0.063217 } } 单击“快速验证”,如图3所示。 右侧“返回结果”区域,返回在线推理结果。 图3 快速验证 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 自定义镜像规范

    Gallery进行 自定义镜像 训练推理。模型微调或模型部署为推理服务 如果使用自定义镜像进行训练,操作步骤可以参考模型微调,其中“训练任务类型”默认选择“自定义”,且不支持修改。 如果使用自定义镜像进行部署推理服务,操作步骤可以参考模型部署为推理服务,其中“推理任务类型”默认选择“自定义”,且不支持修改。

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器人服务 对话机器人服务(Conversational Bot Service) 是一款基于人工智能技术,针对企业应用场景开发的云服务,主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建,发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务:

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  • 部署推理服务

    部署推理服务 本章节介绍如何启动推理服务。 前提条件 已准备好DevServer环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。

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  • GS

    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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  • 准备算法简介

    选择算法的学习方式 ModelArts支持用户根据实际需求进行不同方式的模型训练。 离线学习 离线学习训练中最基本的方式。离线学习需要一次性提供训练所需的所有数据,在训练完成后,目标函数的优化就停止了。使用离线学习的优势是模型稳定性高,便于做模型的验证与评估。 增量学习 增量学习

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  • 数据处理简介

    图片等问题;在一批输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、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,通过对原数据集进行学习训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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