AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度强化学习训练过程 更多内容
  • 训练过程读取数据

    训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: 训练作业

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 漫游调优

    基于大数据进行终端漫游行为画像训练,基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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  • 大数据分析

    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,

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  • 训练过程中无法找到so文件

    编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致,训练作业运行就会报错。例如:使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包,在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时,可参考如下处理方法:

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练中除了数据和算法外,开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间,参数的选择极大依赖于开发者的经验,参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果,或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求,提升开发者模型训练的开发

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  • 数据处理简介

    是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负面影响,开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种: 数据校验:通常数据采集后需要进行校验,保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的过程。通常,用户采集

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  • 实现过程

    实现过程 涉及接口 登录(login) 请求方法:PUT 请求的url:https://ip:port/agentgateway/resource/onlineagent/{agentid} 请参考签入 强制登录(forcelogin) 请求方法:PUT 请求的url:https

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • AI开发基本概念

    机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。 回归

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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  • 模型开发简介

    AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 开发过程

    开发过程 订购资产 创建应用 开发应用 测试应用 发布应用 集成到ISDP+ Mobile 父主题: 移动端开发全流程

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  • 排查过程

    排查过程 方案一:工具溯源排查 方案二:DOS系统命令排查 Windows主机安全加固建议 父主题: 主机安全排查(Windows操作系统)

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 调试

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  • 函数/过程管理

    函数/过程管理 创建函数/过程 在“对象浏览器”窗格中,右键单击待创建PL/SQL过程的指定模式下的“函数/过程”,按照要求选择“创建函数”、“创建SQL函数”、“创建过程”或“创建C函数”。 例如右键单击“函数/过程”,弹出如下菜单: Data Studio在新页签中显示所选模板。

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  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 其他语句 游标 高级包 调试

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  • 优化过程(Windows)

    优化过程(Windows) 云服务器 的正常运行依赖于XEN Guest OS driver(PV driver)和KVM Guest OS driver(virtio驱动),为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化,以及提升云 服务器 网络性能,需要确保镜像安装了PV driver和virtio驱动。

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