华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    华为云上训练资源 更多内容
  • 预训练

    训练训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)

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  • 预训练

    train_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/

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  • 模型训练

    模型训练 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 父主题: 自动学习

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  • 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小

    训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录,用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源,不同资源规格有不同的容量。 k8s磁盘的驱逐策略是90%,

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  • ModelArts如何通过标签实现资源分组管理

    Step1 在TMS创建预定义标签。 Step2 在ModelArts任务中添加标签。 Step3 在TMS中根据资源类型查询ModelArts任务。 Step1 在TMS创建预定义标签 登录TMS控制台,在预定义标签页面创建标签。此处创建的标签是全局标签,在华为云所有Region可见。

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  • 简介

    场景介绍 本文旨在针对客户已有的PyTorch训练业务迁移到昇腾设备运行,并获得较好的模型训练效果。华为云ModelArts针对该使用场景,在给出系统化训练业务昇腾迁移方案的基础,提供了即开即用的云上 集成开发环境 ,包含迁移所需要的算力资源和工具链,及具体的代码运行示例和最佳实践,

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  • 模型训练

    多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”,添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异常检测模型训练”代码框左侧的图标。等待模型训练完成。 可以通过屏幕打印信息,查看模型训练过程。屏幕会依次打印400个Epochs的模型训练评估结果。 父主题: 多层嵌套异常检测学件

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  • 训练模型

    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”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。

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  • 训练模型

    .pb”,请勾选预训练模型。 确认信息后,单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“应用开发>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“开发应用>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题: HiLens安全帽检测技能

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  • 训练模型

    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”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 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”。 图2 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情况,建议每个类别的图片量不

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  • 训练模型

    在“参数配置”填写“最大训练轮次”。“最大训练轮次”指模型迭代次数,即训练中遍历数据集的次数,参数范围[30,100]。 确认信息后,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,“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后,可在“模型训练”页面查看“

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  • 训练模型

    在“模型训练”页面,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,“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 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”。 图1 模型训练 模型如何提升效果 检查是否存在训练数据过少的情

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  • 模型训练

    后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击文本

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  • 模型训练

    行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练训练完成后,您可以单击声音分类节点

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  • 模型训练

    设置最大训练时长,在该时长内若训练还未完成,则强制退出。为防止训练中退出,建议使用较大值。输入取值范围为6~6000。 60 计算规格 选择训练使用的资源规格。 以控制台实际提供为准。 训练参数设置完成后,单击“下一步”进入配置页,确认规格后单击“提交”进行模型的自动训练训练时间相对较

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  • 训练管理

    训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志(预览) 查询训练作业指定任务的日志(OBS链接) 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表

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  • 训练模型

    .pb”,请勾选预训练模型。 确认信息后,单击“开始训练”。 图1 模型训练 模型训练一般需要运行一段时间,等模型训练完成后,“应用开发>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“应用开发>模型训练”页面查看“训练详情”。 图2 训练详情 父主题: HiLens安全帽检测技能

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发

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  • 训练进阶

    训练进阶 训练模式选择 训练故障自动恢复 断点续训练和增量训练 训练作业卡死检测 修改训练作业优先级 设置作业为高优先级权限

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  • 预训练

    训练训练数据处理 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: LLama2系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)

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  • 预训练

    train_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/

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