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训练模型类型 更多内容
  • 部署AI Gallery模型为AI应用

    部署AI Gallery模型AI应用 AI Gallery支持将模型部署为AI应用,在线共享给其他用户使用。 前提条件 选择的模型必须是支持部署为AI应用的模型,否则模型详情页没有“部署 > AI应用”选项。 部署AI应用 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。

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  • 如何回到模型训练服务首页?

    如何回到模型训练服务首页? 用户离开模型训练服务首页,如果需要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 模型训练服务首页

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  • 从训练中选择元模型

    训练中选择元模型 在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,方便统一管理,同时支持将模型快速部署上线为服务。 约束与限制 针对使用订阅算法的训练作业,无需推理代码和配置文件,其生成的模型可直接导入ModelArts。

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  • 模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用?

    模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练

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  • 从AI Gallery订阅模型

    中,而云服务订阅模型管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。我的订阅,模型来源于AI Gallery;云服务订阅模型模型来源于其他AI服务开发的模型。 我的订阅模型列表 在ModelArts的“AI应用>我的订阅”页面中,罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。

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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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  • 创建模型训练服务项目

    创建模型训练服务项目 创建项目用于创建项目空间,并创建JupyterLab环境容器。 在模型训练服务首页,单击“KPI异常检测”模板中的“使用模板创建”,如图1所示。 图1 创建项目 按照界面提示,配置“创建项目”对话框参数。 单击“创建”,完成模型训练服务项目的创建。 在模型训练服务首页,项目新增完成,如图2所示。

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  • 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业?

    训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install

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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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  • 模型微调

    进入模型详情页。 在模型详情页,选择“训练 > 微调大师”进入微调工作流页面。 选择训练任务类型 选择模型微调的训练任务类型。 当模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时,“训练任务类型”默认和模型“任务类型”一致。“训练任务类型”支持修改,如果模型文件满足自定义模型规范

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  • 查看AI应用详情

    选择。不同来源的元模型AI应用显示的参数会不同。 训练作业名称 若元模型来源于训练作业,则显示关联的训练作业,单击训练作业名称可以直接跳转到训练作业详情页面。 训练作业版本 若元模型来源于训练作业且为旧版训练作业,显示训练作业版本。 元模型存储路径 若元模型来源于 对象存储服务 ,显示元模型的存放路径。

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  • 自定义模型规范

    自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型模型,还支持托管其他任务类型模型,其他任务类型模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义模型的使用流程 托管模型资产

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  • GS

    integer [不需设置] 模型特征的长度,用于触发重新训练模型训练后该参数自动更新。 available boolean [不需设置]标识模型是否收敛。 Is_training boolean [不需设置]标识模型是否正在训练。 label "char"[] 模型的目标任务: S: startup

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 oid oid 隐含列。 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime

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  • GS

    GS_MODEL_WAREHOUSE系统表用于存储AI引擎训练模型,其中包含模型训练过程的详细描述。 表1 GS_MODEL_WAREHOUSE字段 名称 数据类型 描述 modelname name 唯一约束。 modelowner oid 模型拥有者的OID。 createtime timestamp

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  • 如何查看和修改模型图类型

    如何查看和修改模型类型模型图的类型和当前建模内容不匹配时会出现各种各样的错误,应该正确的选择图的类型。 查看图类型 在工程树上右键点击需要查看的图或在打开图鼠标右键菜单“属性”按钮。 即可在属性栏查看当前图的类型。 修改图类型 打开模型图的属性菜单,即可在类型栏下拉框中选择自己需要的视图,点击“保存”。

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