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。

 
 

    深度学习训练调参 更多内容
  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 自动学习训练作业失败

    低于10%)。训练数据的csv文件不能包含表头,否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制,标签列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤,过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示:

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。

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  • 创建超参优化服务

    创建超优化服务 超优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行超优,通过训练结果对比,选择一组最优超组合。并不是所有的训练工程都可以创建超优化服务。创建超优化服务对已创建的训练工程要求如下: 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中超是通过SDK(softcomai

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 方案概述

    华为云自研渲染引擎:利用 云服务器 的GPU能力,实现离线与实时的光线追踪渲染,照片级真实光影效果,兼容存量材质格式对接,免去设计师手动材质,大幅提升设计效率。 图6 GPU 图7 核心技术3:3D云设计+3D云制造同源一体化软件 设计生产一体化:3D云设计、3D云订单、排产软件同源一体化,同一

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  • 训练作业调测

    训练作业测 使用SDK测单机训练作业 使用SDK测多机分布式训练作业 父主题: 训练作业

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  • 算法备案公示

    、课件制作等场景模拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • 使用MaaS调优模型

    参数配置完成后,单击“提交”,创建优任务。 在任务列表,当模型“状态”变成“已完成”时,表示模型优完成。 模型优时长估算 通过以下两种方式可以估算优时长。优时长表示优任务的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限,因此计算出的时长是个区间。 计算公式:优时长 = 经验系数

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 创建模型微调流水线

    参数说明 训练阶段超 per_device_train_batch_size 单批次训练数据条数 训练的batch size。 per_device_eval_batch_size 单批次验证数据条数 验证时的batch size。 max_steps 训练最大步数 模型训练的最大步数。

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  • 创建工程

    对训练任务的训练报告进行对比,输出训练任务在不同超下的评估指标,同时显示各训练任务的任务系统参数。 说明: 最多支持3个模型报告对比。 切换到其他模型训练工程、联邦学习工程、训练服务或超优化服务详情界面。 Web IDE环境资源配置与管理,包括创建环境、暂停运行中的环境以及删除已有环境。还可查看当前所有配置了Web

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  • 执行作业

    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,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。填写完作业参数,单击“确定”即可开始训练作业。 常规配置:通过界面点选

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 产品术语

    度、鸢尾花种类。其中,鸢尾花种类就是标签列。 C 超 模型外部的参数,必须用户手动配置和调整,可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购后,下载到推理框架中使用。

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  • 套餐包简介

    ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型训练训练作业)、部署上线(在线服务)。 父主题: 购买套餐包

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 自动学习训练作业创建失败

    自动学习训练作业创建失败 出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 父主题: 模型训练

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    在AI原生应用引擎工作台的左侧导航栏选择“模型中心 > 模型测”,进入“模型测”页面。 在“模型类型”下选择“文本对话”并配置表7所示参数。 表7 测文本对话类型模型参数说明 参数名称 参数说明 模型服务 选择要测的模型服务,在下拉列表选择步骤三:部署模型中部署的模型服务。

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  • 智能问答机器人版本

    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 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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