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

 
 

    深度学习实时训练 更多内容
  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    、合理,有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制:国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化,进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习,系统能够不断完善自身,适应不断变化的污染状况。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 排序策略-离线排序模型

    重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习简介

    文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中,该流程可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,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(

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BF16和FP16说明

    从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BF16和FP16说明

    从而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实时诊断

    实时诊断 实时会话 父主题: 智能DBA助手

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实时诊断

    实时诊断 您可以通过实时诊断功能直观地查看数据库性能情况的全貌,快速确认是否存在异常。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的,选择区域和项目。 单击页面左上角的,选择“数据库 > 数据管理服务 DAS”,进入数据管理服务页面。 在左侧的导航栏中单击“DBA智能运维 >

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实时字幕

    实时字幕 主持人、与会者在移动端会中可开启/关闭字幕功能,并可选择字幕翻译语言、查看字幕记录,会议观看体验更好。 注意事项 实时字幕功能暂未开放,如需体验请发送邮件至“hcmeeting@huaweicloud.com”或联系华为销售申请开通。 开启字幕后,会中成员在发言时请使用中文普通话或英文,提升字幕准确率。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 实时字幕

    实时字幕 主持人、与会者在会中可开启或关闭字幕功能,并可选择字幕翻译语言、查看字幕记录等,会议观看体验更好。 注意事项 实时字幕功能暂未开放,如需体验请发送邮件至“hcmeeting@huaweicloud.com”或联系华为销售申请开通。 开启字幕后,会中成员在发言时请使用中文普通话或英文,提升字幕准确率。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建科学计算大模型训练任务

    型会自带时间分辨率,会根据预设的时间间隔处理和生成预测结果。 若训练类型为“预训练”,训练任务使用训练数据重新训练出与基础模型分辨率相同的模型。 若训练类型为“微调”,训练任务会使用训练数据在基础模型的基础上进行训练。 plog日志 plog日志。plog日志是一种用来记录模型运

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品概述

    元数据的发布等,为数据源计算节点提供全生命周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练,支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图,提供插件化的区块

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 大模型开发基本概念

    ,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。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中,只对模型的一部分参数进行更

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了