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    阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用,升级、回滚是一个常见的场景

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  • 提交排序任务API

    解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    com/bigscience-workshop/Megatron-DeepSpeed 若git clone失败,可以尝试先下载至本地,然后复制至 服务器 ,在docker cp至容器。 安装Megatron-DeepSpeed框架。 cd Megatron-DeepSpeed pip install -r

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式暂时不支持添加线下课和岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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  • 课程学习

    个人中心页面(我的岗位、我的技能) 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入到课程详情页面。可以按“进行、已完成,必修,选修”过滤,可以按课程标题搜索 图6 我的学习的数据列表页面 课程的详情页面,可以直接开始学习; 每个课程有多个章节,可以开始学习具体的每个章节。目前支持视频、PDF两种格式的课程。

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  • SFT全参微调训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • 预训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • LoRA微调训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • 预训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • LoRA微调训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • 排序策略-离线排序模型

    DeepFM,结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • SFT全参微调训练

    TA_PATH则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径的数据则会下载至OBS。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框,按照表1表格的配置进行填写。

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择的存储方式,目前仅支持“主机存储”和“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶。 数据目录:计算节点部署时选择的存储路径,用于 TICS 服务的数据和外部交互。用户只有在目录中放置数据集等文件

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  • 问题定位实例

    搜索PC指针 8034d3cc 在asm文件的位置(去掉0x)。 PC地址指向发生异常时程序正在执行的指令。在当前执行的二进制文件对应的asm文件,查找PC值8034d3cc,找到当前CPU正在执行的指令行,得到如下图所示结果。 从图可以看到: 异常时CPU正在执行的指令是ldrh

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  • 如何删除机器人

    进入费用中心页面,在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图2 退订与退换货 在“退订使用的资源”列表,选择需要退订的机器人,执行退订操作。 图3 退订资源 父主题: 智能问答机器

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 配置机器人跟踪

    选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。 最多可添加20个机器人接入码。 若流程接入码和流程轨迹均不配置,在接触记录,查看的IVR流程为空。 后续操作 当被跟踪的流程接入码绑定的IVR被座席使用的话,可在“客户接触历史 > 接触记录”中找到对应的接触记录,单击呼叫流水号后,进入接触记

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