不同类型输入融合 深度学习 更多内容
  • DMS输入流

    全托管式的Kafka消息队列。 DLI 支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据,作为作业的输入数据。创建DMS Kafka输入流的语法与创建开源Apache Kafka输入流一样,具体请参见开源Kafka输入流。 父主题: 创建输入

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  • 创建输入流

    创建输入流 CloudTable HBase输入流 DIS输入流 DMS输入 MRS Kafka输入流 开源Kafka输入流 OBS输入流 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • OBS输入流

    OBS输入流 功能描述 创建source流从对象存储服务(OBS)获取数据。DLI从OBS上读取用户存储的数据,作为作业的输入数据。适用于大数据分析、原生云应用程序数据、静态网站托管、备份/活跃归档、深度/冷归档等场景。 对象存储服务(Object Storage Service

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  • DMS输入流

    托管式的Kafka消息队列。 DLI支持创建输入流从DMS的Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 创建DMS Kafka输入流的语法与创建开源Apache Kafka输入流一样,具体请参见开源Kafka输入流。 父主题: 创建输入

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  • CSV文件输入

    不选中 验证输入字段 是否检验输入字段与值的类型匹配情况,值为“NO”,不检查;值为“YES”,检查。若不匹配则跳过该行。 enum 是 YES 输入字段 配置输入字段的相关信息: 位置:源文件每行被列分隔符分隔后,目标字段对应的位置,从1开始编号。 字段名:配置字段名。 类型:配置字段类型。

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  • 功能介绍

    针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的 语音识别 模型,识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用于各类场景,基于企业客户的长期实践,经受过复杂场景考验。

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  • 大模型开发基本概念

    Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标

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  • 产品优势

    即开即用,Serverless架构。 需要较强的技术能力进行搭建、配置、运维。 高可用 具有跨AZ容灾能力。 无 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。 支持数据源 云上:OBS、RDS、DWS、 CSS 、MongoDB、Redis。

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    以调整学习率。取值范围:(0,1)。 权重衰减系数 用于定义权重衰减的系数。权重衰减是一种正则化技术,可以防止模型过拟合。取值需≥0。 学习率 用于定义学习率的大小。学习率决定了模型参数在每次更新时变化的幅度。如果学习率过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛。如果学习率过小,

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  • 查询workflow输入

    查询workflow输入 功能介绍 查询特定流程输入。 URI GET /v1/workflows/{workflow_id}/inputs 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 workflow_id 是 String 需要查询流程的id,即创建workflow的返回值。

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  • 自拓展输入流

    自拓展输入流 用户可通过编写代码实现从想要的云生态或者开源生态获取数据,作为Flink作业的输入数据。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 CREATE SOURCE STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)*

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  • MRS Kafka输入流

    MRS Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。MRS基于Apache

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 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。

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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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  • 附录:指令微调训练常见问题

    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,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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  • 融合版本删除单个basicAw

    融合版本删除单个basicAw 功能介绍 融合版本删除单个basicAw URI DELETE /v3/{project_id}/basic-aw/{aw_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,固定长度32位字符(字母和数字)。

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  • HCIA-AI

    : 考试 考试代码 考试类型 试卷题型 考试时长 通过分数/总分 考试费用 HCIA-AI H13-311 笔试 单选、多选、判断 90 min 600/1000 200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。

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  • 配置知识融合时,如何选择融合标识符和配置属性

    似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱的过程中,需要配置知识融合融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数,KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。 如何选择融合标识符 融合标识符从

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  • 工业软件人才培养

    基于工业软件产教融合云平台,为工业软件人才培养提供支撑。 主要内容 工业软件产教融合平台定位于工业软件的人才培养平台,平台基于华为云部署,具备灵活部署、弹性扩容等特性,旨在汇聚国内优秀工业软件课程、产品,为培养百万级工业软件人才提供学习底座。 基于工业软件产教融合云平台为高校用户

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  • PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点

    关键策略 服务器 资源就类似一块块资源拼成的木桶,其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同,例如: 功耗密集型业务(如高性能计算、人工智能、深度学习等场景)主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务(如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景)主要消耗内存和存储维度的容量。

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  • 智能场景简介

    针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。

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