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    cp值 深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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  • 深度学习模型预测

    to_json()可得到模型结构。 keras_weights_path 是 模型权存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    cutoff_len=4096 Deepspeed-ZeRO-3 cutoff_len=8192 Deepspeed-ZeRO-3 以上为建议,上述参数值仅供参考,如需配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器用户可自行选用配置。 父主题:

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  • 深度诊断ECS

    unreasonable_file_limits limits设置检查 当前实例系统文件/etc/security/limits.conf 中部分配置大于系统默认,可能导致实例无法远程登录。 guestos.memory.unreasonable_hugepage_config 内存大页配置检查 当前实例内核参数vm

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    根据实际源数据集和目标数据集标签列的修改图1红框区域对应。其中,S表示源数据,T表示目标数据,X表示数据特征,Y表示数据标签。 单击图标,运行“使用CMF算法迁移数据”代码框内容。 生成源 数据实例 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 生成数据 > 生成源

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 执行作业

    预测阈值,最小0,最大1 learning_rate 否 Float 学习率,最小0,最大1 batch_size 否 Integer 批大小,最小1 epoch 否 Integer 迭代次数,最小1 tree_num 否 Integer 树数量,最小1 tree_depth

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  • 预训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 CP 1 表示c

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  • LoRA微调训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 CP 1 表示c

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  • SFT全参微调训练

    batch。 该与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此与训练节点数相等,与权重转换时设置的相等。 CP 1 表示c

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • obsutil cp命令如何开启增量上传、下载和复制?

    obsutil cp命令如何开启增量上传、下载和复制? 在执行obsutil cp命令进行上传/下载时,可以通过增加“-u”参数开启增量功能。 该参数的含义为:上传/下载/复制每个对象时都会对比源路径和目标路径,仅在目标对象不存在,或者对象大小不一致,或者目标对象的最后修改时间早

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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模型的低门槛、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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  • 数据处理场景介绍

    数据清洗是在数据校验的基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效。例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采

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