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AI开发基本流程介绍
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还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。
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学习空间
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使用多线程Consumer消费消息
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使用多线程Consumer消费消息 功能简介 在使用Consumer API订阅安全Topic并消费基础上，实现了多线程并发消费，可根据Topic的Partition数目启动相应个数的Consumer线程来对应消费每个Partition上的消息。 下面代码片段在com.huawei
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使用“能力调测”调用NLP大模型
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使用“能力调测”调用NLP大模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前，需完成模型的部署操作，详见创建NLP大模型部署任务。 NLP大模型支持文本对话能力，在输入框中输入问题，模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP大模型 表1 NLP大模型能力调测参数说明
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概要
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Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
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附录：训练常见问题
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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepsp
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附录：训练常见问题
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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepsp
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执行作业
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，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的纵向作业，单击“执行”。 图3 执行作业
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提交排序任务API
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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过
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基本概念
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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。
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应用场景
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准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。
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方案概述
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提供的各类高阶组件进行模型迁移分析、模型算子精度采集与模型性能采集，支持客户调用工具实现精度、性能数据的可视化，处理客户在工具链使用过程中遇到的技术问题。 昇腾迁移&优化服务： 昇腾适配模型运行支持：基于昇腾已在ModelZoo上发布的模型，支持客户完成模型在昇腾平台上的部署与调
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欠拟合的解决方法有哪些？
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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
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创建纵向联邦学习作业
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业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数 进行模型评估。在历
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自动学习
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HDFS样例程序开发思路
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通过安全认证。 创建FileSystem对象：fSystem。 调用fSystem的mkdir接口创建目录。 调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOu
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功能介绍
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支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine
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排序策略
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单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。
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ModelArts
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HDFS样例程序开发思路
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创建FileSystem对象：fSystem。 调用fSystem的mkdir接口创建目录。 调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOu
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HDFS样例程序开发思路
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创建FileSystem对象：fSystem。 调用fSystem的mkdir接口创建目录。 调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOu
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