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。

 
 

    机器学习中模型的类型 更多内容
  • GS

    GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时数据表,记录机器学习模型配置、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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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    图1 自动学习生成模型 自动学习生成模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“AI应用管理 > AI应用”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。

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  • 在根中启用策略类型

    在根启用策略类型 功能介绍 在根启用策略类型。在根启用策略类型后,您可以将该类型策略绑定到根、或该根任何组织单元和账号。这是在后台执行异步请求。您可以使用ListRoots查看指定根策略类型状态。此操作只能由组织管理账号调用。 调试 您可以在API Explo

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  • 提交排序任务API

    阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更

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  • 数据量很少,可以微调吗

    不适用于大模型微调场景,这将导致模型过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据多样性。 基于大模型数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供任意一个规格基础功能模型)来获取目标场景数据,以此扩充您数据集。为了

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件

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  • 为什么采集到的技术模型在模型地图中检索不到?

    为什么采集到技术模型模型地图检索不到? 在模型地图检索不到采集到技术模型主要有以下原因: 可能是您检索技术模型在检索配置没有添加对应技术索引类。 您需要配置对应技术索引类后,才可在模型地图检索到对应索引类技术模型,添加技术索引操作步骤如下: 在开天 集成工作台 界面中,选择左侧导航栏中的“应用模型

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  • 什么是对话机器人服务

    什么是对话机器服务 对话机器服务(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智能问答机器人系统。 对话机器服务包含以下子服务:

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  • CREATE MODEL

    attribute_list 枚举训练模型输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 attribute_name 在监督学习任务训练模型目标列名(可进行简单表达式处理)。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名命名规范。 subquery 数据源。

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  • 套餐包

    有AI基础开发者,提供机器学习和深度学习算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时限制如下: 套餐包和购买时选定区域绑定,套餐包只能使用于购买时选定区域,且只能用于公共资源池,专属资源池不可用。当前只有部分区域可选,具体以控制台为准。

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表,选择“操作”列“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务线上门户,是AI消费者对已上架AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习模型训练框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 创建纵向联邦学习作业

    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 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

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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数据表,记录机器学习模型配置、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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  • 学习项目

    通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计是以任务形式分派学员学习数据 自学记录统计是学员在知识库进行自学学习数据 统计数据统计是具体培训资源(实操作业、考试等)学员学习数据 父主题: 培训管理

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  • Standard模型训练

    Turbo缓存,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联OBS对象存储中进行长期低成本存储,从而加速训练场景下加速OBS对象存储数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷作业管理能力,提升用户模型训练开发效率 提供算法资产管理能力,支持通过算法资产、自定义算法、AI

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器参数,使其达到所要求性能过程,也称为监督训练或有教师学习。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据,试图找到隐藏结构。常见有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • AI原生应用引擎基本概念

    节点数是指在一个特定环境,例如测试或生产环境,需要部署节点数量。 镜像名称 用于标识环境配置镜像。 镜像版本 用于区分一个镜像库不同镜像文件所使用标签。 资源规格 指根据不同环境类型和用途,对服务 CPU 、内存、数据盘等硬件资源进行合理分配和管理过程。例如,开发

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集特征数据不够理想,而此数据集数据类别和一份理想数据集部分重合或者相差不大时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 模型的基础信息

    模型基础信息 盘古大模型平台为用户提供了多种规格模型,涵盖从基模型到功能模型多种选择,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持模型清单,您可以根据实际需求选择最合适模型进行开发和应用。 表1 NLP大模型清单 模型类别 模型

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    单击“提交”。创建数据集显示在“我创建”页签数据集列表,创建数据集完成。 步骤二:创建模型微调流水线 模型微调任务是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,通过在与任务相关数据集上训练模型来完成。所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习,微调用于改进

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