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。

 
 

    加快训练速度深度学习 更多内容
  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)

    具体流程图如下: 图1 多机多卡数据并行训练 DistributedDataParallel进行多机多卡训练的优缺点 通信更快:相比于DP,通信速度更快 负载相对均衡:相比于DP,GPU负载相对更均衡 运行速度快:因为通信时间更短,效率更高,能更快速的完成训练任务 代码改造点 引入多进程启动机制:初始化进程

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  • Atlas800训练服务器硬件指南

    Atlas800训练 服务器 硬件指南 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南,包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器(型号9000)是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服务器

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  • 功能介绍

    采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 产品功能

    对接多种主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的融合分析,参与方敏感数据能够在聚合计算节点中实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署 参与方数据源计算节点云原生容器部署,聚合计算节点动态扩容,支持云、边缘、H CS O多种部署模式。

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  • 模型开发简介

    建模型。 关于训练作业日志、训练资源占用等详情请参考查看训练作业日志。 停止或删除模型训练作业,请参考停止、重建或查找作业。 模型超参自动调优指南,请参考自动模型优化(AutoSearch)。 如果您在训练过程中遇到问题,文档中提供了部分故障案例供参考,请参考训练故障排查。

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  • 方案概述

    软通动力企业上云服务解决方案旨在能够解决客户上云评估难、迁移难、用云难的大部分场景,让客户在没有云基础设施管理基础和经验的情况下,加快应用上云速度,合理深入用云,提高运营、运维的能力,降低客户成本,加快企业数字化转型。 方案架构 软通动力企业上云服务解决方案主要由三部分组成: 场景方案:支持从云下、友商迁

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  • LightGBM分类

    multiclassova,默认为"binary" max_depth - 树的最大深度,默认为-1 num_iteration - 迭代次数,默认为100 learning_rate - 学习率,默认为0.1 num_leaves - 叶子数目,默认为31 max_bin - 最大分箱数,默认为255

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程,需要多轮对话的场景,包括以下功能模块: 包含“高级版”功能,以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练

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  • 创建模型微调流水线

    数据配置 数据集 在下拉列表中选择数据集。 训练数据比例 训练数据比例是指用于训练模型的数据集与测试数据集的比例。通常情况下,会将数据集分成训练集和测试集两部分,其中训练集用于训练模型,测试集用于评估模型的性能。 在实际应用中,训练数据比例的选择取决于许多因素,例如可用数据量、

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  • 自动学习项目中,如何进行增量训练?

    自动学习项目中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。

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  • 使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多?

    使用Notebook不同的资源规格,为什么训练速度差不多? 如果用户的代码中训练任务是单进程的,使用Notebook 8核64GB,72核512GB训练速度是基本一致的,例如用户用的是2核4GB的资源,使用4核8GB,或者8核64GB效果是一样的。 如果用户的代码中训练任务是多进程的,使用Notebook

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-L

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  • 镜像管理

    。 使用 自定义镜像 训练作业 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 使用自定义镜像创建AI应用

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  • Kubeflow部署

    旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布,包含开发、构建、训练、部署四个环节,可全面

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  • CDN有速度限制吗?

    CDN有速度限制吗? 目前对于接入CDN的加速 域名 ,没有默认的速度限制。如果您有限速的需求,可以参考请求限速配置。 父主题: 功能咨询

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  • 如何提高识别速度

    如何提高识别速度 识别速度与图片大小有关,图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间,因此建议在图片文字清晰的情况下,适当压缩图片的大小,以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验,一般建议证件类的小图(文字少)在1M以下,A4纸大小的密集文档大图在2M以下。

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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习训练推理、科

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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