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。

 
 

    深度学习训练多久 更多内容
  • 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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  • 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。

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • ModelArts

    更多 自动学习 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队? 训练作业一直在等待中(排队)? ModelArts训练好后的模型如何获取?

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  • 准备模型训练镜像

    准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练训练作业的预置框架介绍

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  • 创建模型微调流水线

    在下拉列表中选择数据集。 数据集版本 在下拉列表中选择数据集版本。 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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  • 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

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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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  • 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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  • AI Gallery功能介绍

    临的实际困难,尤其是高昂的模型训练与部署成本,这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题: 功能介绍

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  • 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容

    t9处理器的AI训练 服务器 ,实现完全自主可控,广泛应用于深度学习模型开发和AI训练服务场景,可单击此处查看硬件三维视图。 Atlas 800训练服务器HCCN Tool Atlas 800 训练服务器 1.0.11 HCCN Tool接口参考主要介绍集群网络工具hccn_tool

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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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  • 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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  • 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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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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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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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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  • 大数据分析

    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,

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  • 提现要多久?

    提现要多久? 提现分为原路提现和银行卡提现两种。 在线支付时,支付宝、微信到账11个月内,银联、Huawei Pay充值到账3个月内的金额,可以进行原路提现。按照原支付路径(微信、支付宝、银联、Huawei Pay)1个工作日内退还至原付款账户。 在线支付时,支付宝、微信到账超过11个月,银联、Huawei

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