人脸识别服务 FRS

数据集Firefly为本文用于多卡训练使用的数据集，数据集ADGEN为ChatGLM-6B ptuning训练适配的数据集，如果您运行环境为单卡环境下载数据集ADGEN。 父主题： 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导

查看更多 →

数据集下载成功后有哪些使用方式 数据集下载成功后，目前主要可用作AI模型训练和数据分析挖掘。 根据已下载的数据集生成训练数据集、测试集用于AI模型训练。 基于已下载的数据集直接进行数据分析及挖掘，开发数据应用。 父主题： 数据集

查看更多 →

PUE优化：通过快速寻优DC制冷系统参数组合，降低DC能耗。提供2个训练集（冷站数据，末端数据），157维特征。 跨域训练数据集 提供用于跨域场景AI模型训练的数据，包括视频体验相关的端到端数据集合。 场景案例 视频优化：基于视频终端（STB）的KPI、KQI、告警等数据的分析，建立视频质差预警模型，提升视频故

查看更多 →

括“数据选择”、“模型训练”、“模型评估”、“服务部署”。 您也可以在“应用开发”页签下，单击左上角版本号右侧的“更新版本”，重新编辑应用开发的配置信息，将更新的应用设置成新的版本。 查看应用历史版本 在“历史版本”页签下，可以查看当前应用各个版本的“版本名称”、“进展”、“模型

查看更多 →

“切分检测数据” 这一步骤需要配置的参数为label_txt，其是标准标签名称列表文件，即本次标注的数据集使用了哪几个类别，选择OBS目录下事先准备好的txt文件即可。 synonym_txt参数的配置在第一次使用过程中选择一个空的txt文件即可。 “裁剪训练图片” 保持默认即可。 “裁剪验证图片”

查看更多 →

待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 选择步骤1：准备数据中提前创建好的输出数据集的OBS路径“mapro-vison/data-out”。 勾选已上传的数据集。

查看更多 →

联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366

查看更多 →

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）和新数据集使用选择的算法再次进行训练，生成精度更高的新模型。同常规训练不同的是需要额外选择输入模型和版本。 选择数据集。 用户从数据资产中的数据集和数据缓存中选择数据集，最多支持添加5个数据集。

查看更多 →

feature_processing import data_flow 使用get_data_reference获取数据集存放路径。 以数据集“air”、数据集实例“air_20190409”为例，此时SDK返回的是数据集所存储文件路径。 data_reference=get_data_reference(dataset="air"

查看更多 →

准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可

查看更多 →

8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

查看更多 →

创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型

查看更多 →

训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 查看学件项目预置的样例数据 等待学件项目创建完成后，在模型训练服务首页的项目列表中，找到创建完成的学件项目。单击项目所在行的图标。 进入项目编辑界面。 图1 学件项目 在菜单栏中，单击“数据集”，进入“数据集”界面。

查看更多 →

String 训练作业的ID。job_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如“job_instance.job_id”。或可通过查询训练作业列表的响应中获取。 version_id 是 String 训练作业的版本ID。version_id可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如“job_instance

查看更多 →

根据数据集ID查询数据集的详细内容 功能介绍 根据数据集ID查询数据集相关的详细内容。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/catalogs/api/dataset/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

查看更多 →

准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可

查看更多 →

1 简易编辑器菜单栏。 模型训练名称：创建模型训练工程时的工程名称。 调试环境：创建调试环境时选择的调试环境。 模型训练模板：使用模板创建项目时显示使用的模板名称。 2 任务执行区。 ：重新配置当前训练工程的调试环境。 ：以页签形式分别显示训练任务的系统日志、运行日志、运行图和T

查看更多 →

模型包支持对Jupyterlab环境归档的模型创建模型包、支持对特定模型包新建联邦学习实例、支持对已发布推理服务的模型包更新发布推理服务，对应刷新模型管理。 2020-04-16 变更点如下： 模型训练服务首页项目列表“开发环境”列优化，对应刷新模型训练服务首页简介。 Jupyterla

查看更多 →

模型训练 将样例数据中的训练数据集加载至当前学件项目中，进行数据预处理和模型训练。 单击代码框左下方的“加载数据”，弹出“加载数据”代码框。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 加载数据”，添加“加载数据”代码框。 需要配置的参数如下所示，其余参数保持默认值即可。

查看更多 →

议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡，建议不同标签的样本数量级相同，并尽量接近，如果有的类别数据量很高，有的类别数据量较低，会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例，有针对性地扩充训练数据。 后续操作 模型训练完成后，单击“下一步”

查看更多 →

Pro控制台选择“HiLens安全帽检测”可训练模板新建技能，并选择训练数据集，详情请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当

查看更多 →