AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    机器学习中梯度 更多内容
  • 态势感知的数据来源是什么?

    态势感知的数据来源是什么? 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据,通过大数据挖掘和机器学习,分析并呈现威胁态势,并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据,以及安全防护设备日志等信息,通过大数据智能AI分析采集的信息,呈现资产的安全状况,并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全(Host

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,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的行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

    如何在 DLI 运行复杂PySpark程序? 数据湖探索 (DLI)服务对于PySpark是原生支持的。 对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Py

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  • 人工智能

    效率和设备的可靠性。同时,AI还可以优化供应链的库存管理、运输计划和交付路线,减少成本并提升响应能力。 创新商业模式:AI技术为企业创造了许多新的商业模式和市场机会。例如,云计算和AI结合可以实现弹性计算和按需服务,推动软件即服务(SaaS)模式的发展。另外,AI与物联网的结合

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  • 新购买的机器人是否可以与旧机器人共享语料库

    知识共享”,并单击“添加机器人ID”,设置共享的内容。 选择需要共享的知识库或者技能。 输入其他问答机器人ID(被分享的机器人)。机器人ID可在CBS控制台,机器人列表获取。 图1 知识共享 单击“确定”完成共享设置。 父主题: 智能问答机器

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  • NPU_Flash_Attn融合算子约束

    NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask

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  • NPU_Flash_Attn融合算子约束

    NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask

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  • NPU_Flash_Attn融合算子约束

    NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 和机器人说你好

    关联。 单击流程后的“呼叫测试”,输入“你好”,机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”,需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”,在机器人配置,开启机器人,可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时,需要配置被叫路由。

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    logging_steps 2 用于指定模型训练过程,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 max_steps 5000 非必填。表示训练step迭代次数。会自动计算得出。 save_steps 5000 指定模型训练过程,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练。

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务,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的行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • FPGA加速型

    想选择。 机器学习机器学习多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化, FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和

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  • Volcano调度概述

    将没有被调度的Job发送到会话的待调度队列。 遍历所有的待调度Job,按照定义的次序依次执行enqueue、allocate、preempt、reclaim、backfill等动作,为每个Job找到一个最合适的节点。将该Job 绑定到这个节点。action执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin各函数的实现。

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  • 营销宣传风格文案

    在电商平台或实体店,只需在购物车输入优惠券代码,即可享受折扣优惠。 275. 您可以随时联系我们的客户服务团队或在社交媒体上查找相关活动信息以获取更多帮助。 276. 活动期间仅限部分款式家用机器人享受折扣优惠。 277. 请在活动页面查看具体参与活动的机器人型号及其折扣优惠

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • demo.sh方式启动(历史版本)

    训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:训练常见问题解决。 2、训练遇到"ImportError: This modeling file requires

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  • 应用场景

    应用场景 Web应用开发 移动应用开发 后端开发 数据科学和机器学习 嵌入式系统开发

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  • 应用场景

    本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据,通过并行计算加速数据处理过程,例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优,可以用于处理大规模数据集和模型,使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程,多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 5000 指定模型训练过程,每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务 plot_loss

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  • 大模型开发基本概念

    督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 LoRA 局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程,只对模型的一部分参数进行更新,而不

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