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。

 
 

    如何训练AI模型 更多内容
  • gbdt编码模型训练

    gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码,预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1,该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型,并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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  • 模型文件说明(训练)

    模型文件说明(训练) Octopus模型管理模块,支持用户上传模型,并将其用于模型评测、模型编译任务。如果需要将模型用于内置评测模板评测,除模型文件外,需另外包含推理启动文件: customer_inference.py 仅当需要使用内置评测指标计算时需要添加推理启动文件,文件名

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  • 数字人模型训练推理

    数字人模型训练推理 Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.902)

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  • 模型训练服务首页简介

    模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目,提供如下功能: 创建项目 使用模板快速创建项目,模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。 图1 模型训练服务首页

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  • 创建模型训练工程

    创建模型训练工程 创建工程 编辑训练代码(简易编辑器) 编辑训练代码(WebIDE) 模型训练 MindSpore样例 父主题: 模型训练

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  • LLM大语言模型训练推理

    LLM大语言模型训练推理 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3

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  • 从训练中选择元模型

    训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。

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  • 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用?

    模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练

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  • 部署AI Gallery模型为AI应用

    部署AI Gallery模型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 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,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。

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  • 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置?

    数。 模型训练结束后,训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出,代码参数为“train_url”,也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时,填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径,训练输出选择对应的OBS路径。

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  • 官方案例列表

    Qwen-VL模型训练推理 介绍Qwen-VL模型基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署,应用于大模型对话场景。 LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3

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  • 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型?

    如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、

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  • ModelArts

    使用自动学习构建模型 AI初学者 使用预置算法构建模型 AI工程师:AI全流程开发 体验AI全流程开发 免费体验 ModelArts 免费体验自动学习 自动学习 垃圾分类(使用新版自动学习实现图像分类) 预置算法 使用AI Gallery的预置算法训练模型 订阅模型部署在线服务 一键完成商超商品模型部署

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  • 创建模型训练服务项目

    创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间,并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页,单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”,如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示,配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”,完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页,项目新增完成,如图2所示。

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  • 网络智能体 NAIE

    数据集下载成功后有哪些使用方式? 如何发布数据集 更多 模型训练服务 特征工程处理的时候必须要先采样吗? 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 使用模型进行在线推理的推理入口函数在哪里编辑? 更多 数据集服务 数据集有哪些密级? 如何发布数据集? 如何下载数据集? 更多 数据资产管理服务

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  • 工业感知AI模型库

    工业感知AI模型库 工业AI感知库的建设目标是利用3C电子检测设备的运行所累积的资料,建立人工智能智能模型库,利用人工智能模型训练,不断地进行迭代,最后将其应用到3C的电子测试中,以提高整个3C相关产品的测试性能。 工业AI感知库采用了标准的体系结构,实现了多模式的串行整合,并实现了云计算的迅速发行。

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  • ModelArts入门实践

    Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型训练和部署。依

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  • 如何在模型训练时,查看镜像中Python库的版本?

    如何模型训练时,查看镜像中Python库的版本? 模型训练时,在训练的代码中增加如下所示的代码行,执行训练即可查看: print(os.system("pip list")) 如果是JupyterLab环境,则在cell中执行如下命令: !pip list 如果是WebIDE环

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 从AI Gallery订阅模型

    中,而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅,模型来源于AI Gallery;云服务订阅模型模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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