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。

 
 

    low rank机器学习 更多内容
  • 预训练任务

    sh scripts/baichuan2/baichuan2.sh 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}:节点ID值不同,其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATHDATA_

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  • 通过Rest Low Level Client接入集群

    通过Rest Low Level Client接入集群 High Level Client是在Low Level Client基础上进行封装的,如果High Level Client中的方法调用(例如.search,.bulk)不能满足使用需求,或存在兼容性问题,可以选择使用Low Level

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  • 自动学习

    声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计,还提供了“自动学习白盒化”的能力,开放模型参数,实现模板化开发。很多资深的开发者说,希望有一款工具,可以自动生成模型

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • 自动学习(新版)

    自动学习(新版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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  • 自动学习(旧版)

    自动学习(旧版) 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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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、自动调参、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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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 预训练任务

    _70b.sh xx.xx.xx.xx 8 7 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节点ID值不同,其他参数都保持一致;其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和Llama2-13B

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  • 防勒索病毒概述

    毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索 创建Windows防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为,对非可信进程修改文件的行为进行告警。

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  • SFT全参微调训练任务

    _70b.sh xx.xx.xx.xx 8 3 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节点ID值不同,其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-13b,

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  • SFT全参微调训练任务

    _70b.sh xx.xx.xx.xx 8 3 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节点ID值不同,其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-13b,

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  • 预训练任务

    ws sh scripts/glm3/glm3_base.sh 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}:节点ID值不同,其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKE

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  • LoRA微调训练

    ra_70b.sh xx.xx.xx.xx 8 3 以上命令多台机器执行时,只有${NODE_RANK}的节点ID值不同,其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Llama2-13b,操作

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 试用版本机器人 对于试用版本的智能问答机器人,可以通过“删除”操作将机器人删除,删除后不支持恢复。 图1 删除试用机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费

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  • 创建问答机器人

    创建问答机器人 对话机器人提供免费试用版问答机器人,供您体验完整的机器人功能。试用机器人默认为专业版,1路,14天有效期。 前提条件 已注册华为云账号,并完成实名认证,账号不能处于欠费、冻结、被注销等异常状态。 创建问答机器人 登录对话机器人服务管理控制台,在控制台左上角选择“华北-北京四”区域。

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录客户服务云,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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  • SFT全参微调任务

    Llama2-70B:大于等于4,建议值为8,一般选用几台机器训练则值为几。 RUN_TYPE sft 必填。表示训练类型,sft表示SFT微调训练。 MASTER_ADDR xx.xx.xx.xx 多机必填,单机忽略。指定主节点IP地址,多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。

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  • 调测Kafka Low level Streams样例程序

    调测Kafka Low level Streams样例程序 在Windows中调测程序 在Windows环境调测程序步骤请参考在Windows中调测程序。 在Linux环境调测程序 编译并生成Jar包,并将Jar包复制到与依赖库文件夹同级的目录“src/main/resource

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