大数据和云计算学习 更多内容
  • 创建横向训练型作业

    空间组建完成,参考组建空间。 空间成员完成计算节点部署,配置参数时选择存储方式和数据目录,参考部署计算节点。 空间成员完成数据集准备工作,参考准备本地横向联邦数据资源。 空间成员在数据目录中完成数据发布,参考发布数据。 参与方的计算节点如果是采用租户部署,并且使用子账号进行创建的,需要参考配置CCE集群子账号权限。

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  • 步骤5:空间成员部署计算节点

    与“登录密码”保持一致即可。 指定开放端口 计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持租户部署边缘节点部署。 租户部署:数据的用户可以选择“租户部署”,可信计算节点部署在华为租户的虚拟私有VPC中,可信计算节点组件部署在基于华为CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP模型训练流程与选择建议 NLP模型训练流程介绍 NLP模型的训练分为两个关键阶段:预训练微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过学习大规模通用数据集来掌握语言的基本模式语义。这一过程为模型提供了处理各种语言任务的基础,如阅读理解、文本生成情感分析,但它还未能针对特定任务进行优化。

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  • 方案概述

    行业:房产、物业、中介、板式定制家具、成品家具、定制门窗、瓷砖卫浴、智能家电等行业 业务:提供基于的工业软件解决方案。通过计算、大数据、AI人工智能技术,打造3D设计、3D制造、数控系统三产品矩阵,业务贯穿家居营销、设计、生产、制造管理、生产装备升级全流程。 客户痛点: 定制、

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • 学习各地管局政策

    学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新,本文档内容供您参考,具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索自适应模型调优),更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 点云地图和体积计算结果支持在线可视化吗?

    地图体积计算结果支持在线可视化吗? 支持,体积计算作业的产物,包括点地图体积计算结果需要额外集成到客户系统中。 父主题: 堆体测量

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  • 概述

    存储方式:是指计算节点部署时选择的存储方式,目前仅支持“主机存储”“OBS存储”两种存储方式。前一种是指计算节点交互的数据存储在计算节点所在机器上,后一种是计算节点交互的数据存储在部署时选择的OBS桶中。 数据目录:计算节点部署时选择的存储路径,用于TI CS 服务的数据外部交互。用

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  • 产品优势

    高易用 学习成本 学习成本低,包含10年、上千个项目经验固化的调优参数。同时提供可视化智能调优界面。 学习成本高,需要了解上百个调优参数。 支持数据上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。 下:自建数据库、MongoDB、Redis。 上:OBS。

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  • BF16和FP16说明

    BF16FP16说明 在模型训练中,BF16(Brain Floating Point)FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位7个小数位。在处理模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢

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  • BF16和FP16说明

    BF16FP16说明 在模型训练中,BF16(Brain Floating Point)FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位7个小数位。在处理模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    建立持续学习改进的文化 风险等级 高 关键策略 由于系统的独特性复杂性,没有放之四海皆准的方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己的最佳实践。所以,在所有最佳实践的第一条,就是在您的团队中培养持续学习改进的文化。 而持续学习改进需要鼓励团队沟通共享,例

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  • 什么是ModelArts

    AI平台层提供端到端的AI开发工具链,支持开发者一站式完成模型开发上线,并提供高效的资源管理能力,支持自动化故障恢复,提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的模型开发工具链,支持主流优质开源模型“开箱即用”,提供模型开发套件,提升模型开发效率并缩短开发周期。 访问方式

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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Workflow中进行模型训练推理时,会使用计算资源存储资源,会产生计算资源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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  • 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、自动压缩部署模型,不需要代码编写模型开发经验。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- 端-边-分别指端侧设备、智能边缘设备、公有。 推理 指按某种策略

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  • 计算公式

    计算公式 简介 字面量 操作符 函数 其他 父主题: 分析任务定义

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  • 相邻消息计算

    相邻消息计算 算子简介 名称:相邻消息计算 功能说明:基于前一消息当前消息,按照表达式进行数值计算计算的结果赋值给当前输入消息的属性。 举例:消息中有上报机器的产品总产量,但没有相对上一个上报周期的增量产量。通过相邻消息计算算子,可以用本消息中的产品总量减去上一个消息中的产品

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  • 数学计算函数

    数学计算函数 本文介绍数学计算函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 数学计算函数 函数 描述 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留n位小数;如果n不存在,则对x进行四舍五入取整数。 round函数 用于对x进行四舍五入。如果n存在,则保留

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  • 点位计算

    点位清洗,在边侧提供对设备上报的点位进行数据去重、数据波动抑制的功能,适用于降低冗余数据、上带宽的OT数采场景。 点位清洗规则是针对模块的每个点位,为可选项,使用前需要配置“静默时间窗”“偏差”这两个参数。具体操作步骤请参见点位清洗。 概述 数据上报:当满足上报条件,数据才会上报。 上报条件有两种:

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