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。

 
 

    ai模型训练平台 更多内容
  • 入门实践

    行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 模型训练 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务

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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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  • 行业套件介绍

    HiLens为端云协同AI应用开发平台,提供简单易用的开发框架、开箱即用的开发环境、丰富的AI技能市场和云上管理平台,帮助用户高效开发多模态AI技能,并将其快速部署到端侧计算设备。 预置可训练模板 HiLens套件提供可训练技能模板开发技能,无需代码,只需自主上传训练数据,快速训练高精度算法模型,并且一键部署至设备。

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  • 准备代码

    软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中:

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  • 什么是ModelArts

    ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可

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  • AI平台开发与实施服务

    AI平台开发与实施服务 基于华为云AI平台,结合业务场景,提供AI模型场景化建模、调优、加速、性能提升等服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题: 上云与实施

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  • 准备代码

    包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 模型软件包结构说明 AscendCloud-6.3.906代码包中AscendCloud-LLM代码包结构介绍如下,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中:

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  • AI原生应用引擎功能介绍

    取消收藏。 AI应用体验 将平台预置的应用和用户自己创建的应用进行API调测,帮助开发人员发现并解决应用接口上的问题和错误。 数据管理 平台纳管了用户自定义的和平台预置的数据集,用户使用这些数据集进行模型训练、知识库构建等,快速完成平台使用并验证模型训练效果。 模型管理 用户可以

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  • AI平台咨询与规划服务

    AI平台咨询与规划服务 基于华为云AI平台,结合客户业务场景,提供AI平台规划设计可行性分析和场景化建模可行性分析服务。 工作说明书 常见问题 计费说明 父主题: 咨询与规划

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  • 网络智能体 NAIE

    集。 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,支持开发者基于训练平台提供的JupyterLab数据探索与特征工程工具、在线VSCode IDE编程工具、AutoML算法选择与超参调优能力、丰富的AI算法框架和在线随时可获取的算力,开发AI算法。 业务开发者 模型训练服务

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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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  • 工作流介绍

    用于模型训练的数据,上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用通用图像分类工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,无

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  • 查询训练作业详情

    JSON Array 训练作业模型总测评参数指标。 表9 total_metric_values属性列表 参数 参数类型 描述 f1_score Float 训练作业模型总召回。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy

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  • 创建训练作业版本

    创建训练作业版本 创建训练作业版本的前提条件是训练作业已存在,可基于创建训练作业或者查询训练作业版本列表返回对象的job_id和version_id来创建。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。

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  • 查询训练作业版本详情

    Array 训练作业模型总测评参数指标。 表10 total_metric_values属性列表 参数 参数类型 描述 f1_score Float 训练作业模型总召回。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy

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  • 获取训练作业支持的AI预置框架

    获取训练作业支持的AI预置框架 功能介绍 获取训练作业支持的AI预置框架。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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  • AI原生应用引擎使用流程

    好地控制模型的输出。 3 调优大模型 创建模型微调流水线 通过选择合适的数据集,调整参数,训练平台预置的模型以提高模型效果,可通过训练过程/结果指标初步判断训练效果。 创建模型服务 训练好的模型需要部署后才可提供推理服务(在线测试模型、应用调用均需先部署模型)。 调测模型 通过调

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  • 创建训练作业

    创建训练作业训练平台训练方式中,如果训练失败的话,可以到训练平台或调用查询训练作业日志查看详细的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 示例一:使用OBS存储位置创建训练作业

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  • 训练任务

    环境变量:由算法携带,可修改参数值。 选择需要归档的模型仓库。 模型仓库需提前在“数据资产 > 模型管理”中创建成功。 图3 常规训练 常规训练:基于数据集和用户算法训练模型。 图4 增量训练 增量训练:基于用户导入的模型或已完成训练模型版本(可通过${MODEL}获取该模型版本的文件路径)和新数据集使

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  • ModelArts

    使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为AI应用,进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型,可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型,可先将模型上传至OBS,再从OBS中导入模型。

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