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。

 
 

    深度学习 类别增加后怎么训练 更多内容
  • 数据准备

    特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257 操作步骤 进入 TICS 服务控制台。 在计算节点管理中,找到购买的计算节点,通过登录地址,进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录到计算节点,进入数据管理并进行数据集发布。

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  • 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务

    --allow-root Putty设置tunnel,远程连接notebook。 连接成功浏览器输入localhost:8000,登录notebook。 根据jupyter的指引,创建分布式训练作业。通过简单的设置schedulerName字段的值为“volcano”,启用Volcano调度器(以下加粗字体部分):

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    FLAGS mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_url, one_hot=True) 优化的代码示例如下,将数据复制至“/cache”目录。 1 2 3 4 5 6 7 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url'

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  • 需要增加考勤管理员,怎么设置?

    需要增加考勤管理员,怎么设置? 如果需要添加考勤管理员,您需要访问 WeLink 企业管理后台,依次点击“设置>管理员权限”添加。 “全局管理员”默认拥有企业全部管理权限,包括考勤应用的管理;如需“自定义管理员”管理考勤应用,需要先确定该管理员的管理范围,即确定该管理员是管理全企业的

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 排序策略-离线排序模型

    重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。

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  • 修订记录

    开发平台”章节全量内容。 模型训练服务的“模型训练”菜单界面优化,对应刷新“模型训练”章节全量内容。 模型训练服务的“模型管理”页面增加推理服务入口,对应刷新“发布推理服务”章节内容。 2019-12-30 新增如下章节: 订购模型训练服务 模型训练服务首页简介 JupyterLab开发平台

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数

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  • 模型训练

    好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“V001(xxx)”,下一个版本为“V002(xxx)”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标,再执行部署上线的操作。 父主题: 物体检测

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  • 概要

    概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE 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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  • 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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  • 如何关闭Mox的warmup

    如何关闭Mox的warmup 问题现象 训练作业mox的Tensorflow版本在运行的时候,会先执行“50steps” 4次,然后才会开始正式运行。 warmup即先用一个小的学习训练几个epoch(warmup),由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm

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  • 模型训练

    优先,训练时间较短,模型较小 balance:平衡 accuracy_first:精度优先,训练时间较长,模型较大 balance 计算规格 选择训练使用的资源规格。 以控制台实际为准。 训练参数设置完成,单击“下一步”进入配置页,确认规格单击“提交”进行模型的自动训练,训练

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  • 存储类别简介

    小时不等。 深度归档存储(受限公测)适用于长期不访问(平均几年访问一次)数据的业务场景,其成本相比归档存储更低,但相应的数据恢复时间将更长,一般为数小时。 桶存储类别和对象存储类别的关系 上传对象时,对象的存储类别默认继承桶的存储类别。您也可以重新指定对象的存储类别。 修改桶的存

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  • 创建问题类别

    分类进行精准提问)。 例如,进入华为云智能客服系统,提示用户选择产品分类,智能客服自动筛选出同分类的问题返回给用户,便于识别用户意图。 图5 华为云智能客服 父主题: 管理问答语料

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  • 配置问题类别

    图2 选择新建问题类别,新建问题主类别 新建问题主类别内容如下: 表1 新建“问题类别配置”字段说明 字段 填写规则说明 问题类别 必填,自定义问题类别名称 对问题类别进行排序。 点击“排序”按钮,支持直接拖动的方式,对问题类别进行排序 图3 “排序”按钮 配置问题类别的关联属性。

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  • 存储类别概述

    低频访问存储对象在OBS中存储了170天删除,会按照180天计费。 数据恢复:深度归档存储需要先恢复才能访问。深度归档存储恢复方式有标准和加急两种,标准恢复耗时5~12 h,加急恢复耗时3~5 h。 数据恢复是指对于低频、归档存储和深度归档存储的对象,在访问对象前(包括读取、下

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  • ModelArts

    使用 自定义镜像 创建训练作业 AI应用管理 ModelArts提供了统一的AI应用管理能力,将训练作业中得到的模型、本地开发的模型部署为AI应用,并进行统一管理。 同时,为方便能够将模型部署在不同的设备上,ModelArts还提供了模型转换能力,转换的模型可应用于Ascend类型。 发布区

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  • 使用窍门

    使用窍门 创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 增加的数据,如何在自动学习项目中查看? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 将旧版项目升级到新版 父主题: 自动学习(旧版)

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  • Atlas800训练服务器硬件指南

    Atlas 800训练 服务器 备件查询助手 备件查询助手可以帮助你查询服务器的所有部件、规格描述,数量等详细信息。 打开网站请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”, 若失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题

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  • 更新应用版本

    果。 如果分割效果不好,建议检测图片标注,标注质量的好坏直接影响模型训练图像分割效果的好坏。 根据数据量选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。 后续操作 更新版本,您可以在“应用详情”页的开发版本列表查看当前应用各个版本的“版本名称

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