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
  • 产品优势

    通过对海量数据的深入学习和分析,盘古大模型能够捕捉语言中细微差别和复杂模式,无论是在词汇使用、语法结构,还是语义理解上,都能达到令人满意精度。此外,模型具备自我学习和不断进化能力,随着新数据持续输入,其性能和适应性不断提升,确保在多变语言环境始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大学习能力

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  • 模型支持的区域

    模型支持区域 区域是一个地理区域概念。我国地域面积广大,由于带宽原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域不同将全国划分成不同支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格

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  • 模型支持的操作

    模型支持操作 在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适模型。以下是各个模型支持具体操作: 表1 模型支持操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩

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  • 将AI Gallery中的模型部署为AI应用

    Gallery模型部署为AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择模型必须是支持部署为AI应用模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择

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  • 产品功能

    业,根据合作方已提供数据,编写相关sql作业并获取您所需要分析结果,同时能够在作业运行保护数据使用方数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供在保障用户数据安全前提下,利用多方数据实现联合建模,曾经被称为联邦机器学习。

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  • 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?

    导入模型时,模型配置文件安装包依赖参数如何编写? 问题描述 从OBS或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件“dependencies

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  • 集合类型的使用

    带索引集合类型,构造器在使用时索引值仅支持为常量。 不支持对XML类型数据操作。 集合类型以及嵌套集合类型不支持作为表一列来创建表。 集合类型构造器不支持浮点数以及表达式作为下标。 在匿名块定义集合类型,匿名块执行ROLLBACK或发生EXCEPTION后,集合类型将无法继续使用。

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  • 可被授权的类型

    访问方式 类型 说明 ObsClient.enums.GranteeGroup String 授权给用户组。 ObsClient.enums.GranteeUser String 授权给单个用户。 父主题: 预定义常量

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  • 数组类型的使用

    在存储过程定义数组类型,其作用域仅在该存储过程。 size信息会记录到pg_type系统表,打开varray_compat参数后,对数组操作都会进行长度以及下标的检查,未开参数时则不使用size信息,。 data_type也可以为存储过程定义record类型(匿名块不

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  • 数组类型的使用

    在存储过程定义数组类型,其作用域仅在该存储过程。 size信息会记录到pg_type系统表,打开varray_compat参数后,对数组操作都会进行长度以及下标的检查,未开参数时则不使用size信息。 data_type也可以为存储过程定义record类型(匿名块不支持

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  • 集合类型的使用

    对于带索引集合类型,构造器在使用时索引值仅支持为常量。 不支持对XML类型数据操作。 集合类型以及嵌套集合类型不支持作为表一列来创建表。 集合类型构造器不支持浮点数以及表达式作为下标。 在匿名块定义集合类型,匿名块执行ROLLBACK或发生EXCEPTION后,集合类型将无法继续使用。

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理, 语音合成 语音识别 服务 自然语言处理 实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2Vec、Doc2Vec,自然语言处理和对话机器服务 ModelArts平台开发实验 介绍自动学习、数据管理、深度学习预置算法、深度学习自定义基础算法和进阶算法

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  • 模型可视化作业中各参数的意义?

    模型可视化作业各参数意义? 可视化作业通过TensorBoard提供能力,TensorBoard功能介绍请参见TensorBoard官网资料。 父主题: 功能咨询

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  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义与发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

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  • 智能问答机器人版本

    智能问答机器人版本 智能问答机器人支持基础版、高级版、专业版、旗舰版四种规格,各规格差异如表1所示。 表1 机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习

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  • GS

    语句执行使用内部query_id。 plan_node_id integer 查询对应执行计划plan node id。 parent_node_id integer 当前算子父节点node id。 startup_time bignit 该算子处理第一条数据开始时间。 total_time

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  • 排序策略-离线排序模型

    适用于处理超大规模数据,含大量稀疏特征在线学习常见优化算法。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 创建自监督微调训练任务

    adamw是一种改进Adam优化器,它在原有的基础上加入了权重衰减(weight decay)机制,可以有效地防止过拟合(overfitting)问题。 学习率衰减比率 0.00001 0~1 学习率衰减后,最小不会低于学习率,计算公式为:学习率*学习率衰减比率。 热身比例

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  • 同步对象中是否存在包含bytea、text类型字段的表

    同步对象是否存在包含bytea、text类型字段表 PostgreSQL为源同步场景 表1 同步对象是否存在包含bytea、text类型字段表 预检查项 同步对象是否存在包含bytea、text类型字段表。 描述 bytea、text类型字段在同步过程可能会导致DRS任务OOM。

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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->我学习”并进入,查看当前可以学习课程。 图1 我学习入口 在“我学习页面,点击每个具体课程卡片,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(选

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