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。

 
 

    机器学习中的epoch 更多内容
  • 执行纵向联邦模型训练作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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  • 营销宣传风格文案

    它可以通过不断地学习和训练,更好地理解和适应您需求,为您提供更为个性化服务。 14. 这不仅使您享受到了科技便利,也让家用机器使用变得更加人性化。 15. 家用机器人是您生活最佳助手,它为您带来了更为智能、便捷和舒适生活体验。 16. 无论您是在家中哪个角落,只需

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  • 态势感知的数据来源是什么?

    Firewall,WAF)等安全防护服务上报告警数据,从中获取必要安全事件记录,进行大数据挖掘和机器学习,智能AI分析并识别出攻击和入侵,帮助用户了解攻击和入侵过程,并提供相关防护措施建议。 态势感知通过对多方面的安全数据分析,为安全事件处置决策提供依据,实时呈现完整全网攻击态势。 详细说明请参见态势感知工作原理。

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  • Volcano调度概述

    Scheduler是负责Pod调度组件,它由一系列action和plugin组成。action定义了调度各环节需要执行动作;plugin根据不同场景提供了action 算法具体实现细节。Volcano Scheduler具有高度可扩展性,您可以根据需要实现自己action和plugin。

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  • 模型评测

    模型评测 在机器学习,通常需要使用一定方法和标准,来评测一个模型预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别,如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题: 训练服务

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  • 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel)

    创建分布式并行模型,每个进程都会有相同模型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch不同部分数据。 网络相邻参数分桶,一般为神经网络模型需要进行参数更新每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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  • 查询预置算法

    Integer 指定每一页展示作业参数总量,默认为10,“per_page”可选范围为[1,100]。 page 否 Integer 指定要查询页索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询排序方式,默认是根据引擎查找“engine”,目前支持排序还有模型名称“mode

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  • 在Workflow中更新已部署的服务

    在Workflow更新已部署服务 场景介绍 大部分场景下工作流都是第一次运行部署新服务,后续进行模型迭代时,需要对已部署服务进行更新。因此需要在同一条工作流,同时支持服务部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例场景案例进行改造,代码编写示例如下: from

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  • 执行作业

    体支持参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新幅度,以及训练速度和精度。取值范围为0~1小数。 树数量 定义XGBoost算法决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh具体python指令,并在Notebook环境运行执行。本代码中有许多环境变量设置,在下面的指导步骤,会展开进行详细解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例:

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  • 发布Workflow到ModelArts

    Workflow中所有出现占位符相关配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定数据对象 方法执行依赖于Workflow对象名称:当该名称工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该名称工作流已存在时,则更新存在工作流并基于新工作流结构创建新执行 workflow.release_and_run()

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  • 基本概念

    特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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  • ModelArts

    音频文件异常声音 ModelArts专题 了解ModelArts 华为云开发者学堂 华为云EI基于AI和大数据技术,通过云服务方式提供开放可信平台。 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户聚集地。这

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  • 应用场景

    据库、HTTP API、缓存),以及被哪些外部调用所依赖。业务逻辑梳理、架构治理和容量规划(例如:某活动准备过程,需要为每个应用准备多少台机器)也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力,当应用出现崩溃或请求失败时,通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习与深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 训练启动脚本说明和参数配置

    权重转换时设置值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定输入数据集中数据总数量。更换数据集时,需要修改。

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  • 对话机器人SDK简介

    Explorer修改接口参数,即可自动生成对应代码示例。同时,可在 集成开发环境 CloudIDE完成代码构建、调试、运行等操作。 图1 API Explorer 接口与API对应关系 对话机器人接口与API对应关系参见表1。 表1 接口与API对应关系 接口 API 问答机器人会话

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  • 图解对话机器人

    图解对话机器

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  • 智能问答机器人简介

    智能问答机器人简介 问答机器人可提供智能对话引擎,通过对机器人知识配置,可以让机器人回答不同问题。配置后,您可以通过API接口方式接入已有的对话应用,比如智能客服、通讯软件、公众号等,以实现智能对话功能。 在使用智能问答机器人之前,需要您先购买智能问答机器人,目前提供智能问

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  • 添加问答型对话机器人

    为了提升问答被匹配到的准确率,您可单击“问”后,或单击“关键词1”后,为问题添加相似问或关键词。 单击“”,按钮,保存成功。 (可选)为了提升问答管理效率,您可将问题和答案通过指定格式维护,并导入进系统,完成问题答案批量录入。 选中一条问答,单击“”。 系统导出一个.json文件,打开后,各字段含义如下:

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  • 管理机器人测试用例

    载”获取批量模板,在模板填写用例信息后,单击“导入”批量添加。 单击“确定”。在“编辑测试用例”页面单击“保存”。 在“测试用例管理”页面选中您需要执行用例,单击“执行测试”。 执行后,系统自动在已激活领域中执行测试用例,并输出测试结果。 针对失败用例,您可单击通话详情,

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