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。

 
 

    深度学习训练推理 更多内容
  • 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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  • 模型管理简介

    :发布成推理服务。配置请参见发布推理服务。 :发布推理服务成功后,可通过此图标进入推理服务的快速验证界面。 :推理服务发布失败,单击可重新发布推理服务。 :已发布推理服务的模型包更新后,单击可更新发布推理服务,更新推理服务版本号最后一位默认在原版本基础上加1。 :创建联邦学习实例。创建步骤请参见https://support

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  • 场景介绍

    介绍如何进行SFT微调训练。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练推理前的权重转换 - 模型训练完成后,可以将训练产生的权重文件用于推理推理前参考本章节,将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggin

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    分析数据集”。 训练数据比例 填写训练数据比例,如果填为0,则任务不执行训练阶段。 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,我们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

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  • 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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  • 功能介绍

    模型验证是基于新的数据集或超参,对模型训练服务已打包的模型进行验证,根据验证报告判断当前模型的优劣。 云端推理框架 提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。

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  • 修订记录

    优化“数据集”、“特征工程”、“云端推理”章节。 2020-09-30 框架切换,全篇更换截图。 优化“云端推理”章节。 2020-08-17 新增“云端推理”章节。 修改“模型管理”、“模型验证”章节截图。 2020-07-16 Jupyterlab优化,对应特征工程章节截图更新。 模型训练界面优化,对应模型训练章节截图更新。

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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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  • DevServer资源使用

    DevServer资源使用 GP Ant8 裸金属服务器 使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理 查看CPU 弹性裸金属切换操作系统 GP Ant8裸金属本地磁盘合并挂载至指定目录并设置开机启动自动挂载 GP Vnt1裸金属本地磁盘合并挂载至指定目录并设置开机启动自动挂载

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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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  • 模型部署

    一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化,具有PB级别的单日推理数据处理能力,支持发布云上推理的API百万个以上,推理网络时延毫秒。 父主题: 基础知识

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  • 训练模型

    “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0,1]。 “训练轮次”指模型训练中遍历数据集的次数。 确认信息后,单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“训练详情”,包括“准确率变化情况”和“误差变化”。

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  • 自动学习/Workflow计费项

    自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练推理时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理,计算资源不计费。

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  • 训练模型

    训练模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”、“训练轮次”和“语种”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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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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  • 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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  • 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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  • 训练模型

    。 “训练模型”:可选“基础模型(精度较低,但推理速度快)”和“高精模型(精度高,但推理速度较慢)”。 “车辆场景”:可选“城市场景”和“工地场景”。 单击“训练”。 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“开发应用>模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情

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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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  • 弹性伸缩概述

    增加节点,从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛,典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练深度学习GPU或共享GPU的训练推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度: 工作负载弹性伸缩:即调度层弹性,主要

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