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。

 
 

    深度强化学习训练扫地机 更多内容
  • 业务代码问题

    MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 训练作业状态显示“审核作业初始化” 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题: 训练作业

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  • 训练基础镜像列表

    训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练训练基础镜像列表

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  • 查询训练规格

    查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

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  • 准备训练数据

    准备训练数据 在创建抽取模型时,需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录,数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下: 准备待标注的数据 定义三元组类型(schema) 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

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  • 训练作业

    训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情

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  • 编写训练代码

    编写训练代码 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? 训练作业常用文件路径是什么? 如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹?

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  • 训练管理(旧版)

    训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API

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  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题: 训练管理(旧版)

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  • 训练任务

    训练任务 训练任务 任务队列 父主题: 训练服务

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  • 训练模式选择

    训练模式选择 当训练作业的算法框架选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时,则ModelArts提供3种训练模式选择(普通模式、高性能模式和故障诊断模式),支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。 模式说明 训练作业默认设置为普通模式,普通模式的调测信息可参考查看训练作业日志。

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

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  • 调试与训练

    调试与训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题: Standard专属资源池训练

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)

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  • Standard模型训练

    示例:从0到1制作 自定义镜像 并用于训练(Horovod-PyTorch+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+GPU) 示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(Tensorflow+GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

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  • 执行作业

    分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度,影响训练收敛速度和模型精度,取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数,取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数,取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置: 通过jso

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  • 使用模型训练服务快速训练算法模型

    使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

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  • 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练)

    调用查询训练作业详情接口使用刚创建的训练作业返回的id查询训练作业状态。 调用查询训练作业指定任务的日志(OBS链接)接口获取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • 基本概念

    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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