超分辨率 数据集 深度学习6 更多内容
  • 场景介绍

    5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 云手机音视频

    、采样深度、采样间隔等。 启动音频服务 启动音频服务,获取音频数据。 停止音频服务 停止音频服务,停止音频数据的获取。 销毁音频服务 销毁音频服务。 获取音频服务状态 获取音频服务状态,包括运行中、停止、无效等。 设置音频参数 设置音频参数,包括音频类型、采样率、采样深度、采样间隔等。

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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 执行纵向联邦模型训练作业

    "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行纵向联邦模型训练作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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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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  • 创建模型微调任务

    优化算法在完整训练数据集上的工作轮数。 learning_rate 学习学习率是每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化的一种因子,可以缓解模型过拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数

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  • 批量更新样本标签

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 时序预测

    容。 这里会结合前面的算子“预测场景需求”、“特征画像”和“可预测性评估”的运行结果,综合评估推荐出最适合的预测算法,并利用参优化,对推荐出的模型进行参寻优。 单击“算法选择”左侧的图标,完成算法选择。 代码运行过程中,下方会不断的打印运行日志。代码运行完成后,可以看到“算法推荐”信息。

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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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  • 场景介绍

    5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 场景介绍

    kenizer和推理代码。 准备数据 准备数据,可以用Alpaca数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备模型适用的容器镜像,包括容器内资源检查 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT微调训练 介绍如何进行SFT微调训练。

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  • 训练型横向联邦作业流程

    图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题: 测试步骤

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  • 查询单个样本信息

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 快速部署

    快速部署 本章节主要帮助用户快速部署“分辨率转换”解决方案。 表1 参数说明 参数名称 类型 是否可选 参数解释 默认值 functiongraph_name string 必填 函数工作流 FunctionGraph名称前缀,不支持重名。命名方式:{functiongraph

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 场景介绍

    5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 设置物理分辨率或屏幕密度

    dpi); 功能描述 设置云手机的物理分辨率或屏幕密度(在出流过程中调用该接口设置物理分辨率会失败)。 输入参数 表1 输入参数说明 参数名称 说明 width 目标屏幕宽度,默认值为当前云手机规格分辨率宽度,设置范围[240, 云手机分辨率规格宽度]。 height 目标屏幕高

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    es=1606300137&x-obs-security-token=gQpjbi1ub3J0aC03jKj8N6gtS4VsdTTW3QFoHMtpMoFLtCa6W_J4DxT0nYIfx...", "metadata" : { "@modelarts:import_origin"

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  • 场景介绍

    5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

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  • 更新团队标注验收任务状态

    4:表格 6:视频 9:自由格式 score String 综合评分,用于团队标注。 source String 样本数据源地址。 sub_sample_url String 子样本URL,用于医疗。 worker_id String 团队标注人员的ID,用于团队标注。 表6 HardDetail

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  • 查询智能标注的样本列表

    image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Signature=MNAAjXz%2Fmwn%2BSabSK9wkaG6b6bU%3D", "metadata" : { "@modelarts:hard_coefficient" : 1.0,

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