深度学习 模型在线训练并部署 更多内容
  • 大数据分析

    用户定制的广告,实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下单客户,是带动全球在线企业营收的主要因素之一。为了有效服务于广告,在极快的响应时间内实时中标,通过自动化确保系统迅速响应竞价,广告推广商必须能够根据业务压力灵活快速并且成本可控地增加容量。 竞享实例的应用

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  • 模型使用指引

    小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务,同时支持将平台预置模型进行微调后,部署模型服务,模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通过调测模型,可检验

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  • 最新动态

    布技能。 技能使用者在安装技能至设备后,选择开启难例上传,填写参数,上传难例至OBS。 商用 2 HiLens Studio支持导入ModelArts模型、支持C++语言的技能调试与模拟等功能 HiLens Studio新增支持导入ModelArts模型、支持C++语言的技能调

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 增量模型训练

    增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练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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  • 打包训练模型

    打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

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  • 如何查看ModelArts中正在收费的作业?

    kflow工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习:自动学习运行时会收取费用,使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时,也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例:

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  • 场景介绍

    说明: glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的,需要购买开通DevServer资源。

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  • 与其他云服务的关系

    训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。 部署上线

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  • ModelArts与其他服务的关系

    训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。 部署上线

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  • 自动学习简介

    数据标注、数据集版本发布、模型训练模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目,是对图像进行分类。需要添加图片对图像进行分类标注,完成图

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  • 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务

    使用大模型要求用户采用自定义引擎,开启动态加载的模式导入模型。基于此,需要执行以下操作: 如果模型超过默认配额值,需要提工单申请扩大单个模型的大小配额。单个模型大小配额默认值为20GB。 需要提工单申请添加使用节点本地存储缓存的白名单。 上传模型数据校验上传对象的一致性 为了动态加载时保证数据完整性,需

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  • 部署模型

    建模步骤 创建部署模型。 创建新的部署模型图或者在已有的部署模型图中进行画图设计,如果部署模型场景较多,可根据实际情况将内容进行拆分,按实际部署场景创建多个部署模型图。 建立交付元素与部署元素的部署关系。 从工具箱拖入部署元素创建到部署模型图中,描述部署场景,再将交付模型中定义的打包交付

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  • 部署模型

    部署模型的基础构造型与自定义构造型元素才认定为部署元素)。 在部署模型图上创建出来的部署元素; 引用到部署模型中的部署元素(包含关联空间中的引用的部署元素); 如何检查 查询部署模型图内元素类型为架构方案配置构造型的所有元素,查询基于模型图构出的部署模型架构树。 正确示例 每个部署元素都有连线关系和上下级关系(包含关系)。

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  • Standard模型训练

    Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型训练支持大规模训练作业,提供高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练,有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复,包含硬件故障与作业卡死故障,支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复

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  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    步骤5:评估模型 步骤6:部署服务 准备工作 注册华为帐号,开通华为云,完成套件申请、访问授权配置等准备工作,详情请见准备工作。 步骤1:准备数据 在开发应用之前,您需要自行准备训练数据集并上传至OBS桶及文件夹中。由于数据安全原因,本样例不提供具体的样例数据,仅提供样例数据要求。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号 开通华为云、实名认证 注册华为账号开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过

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  • 基础支撑系统

    包含数据管理、模型管理部署在线推理、批量推理、工作流引擎平台、AI算法模型资产管理等功能模块,配置管理标书中给定规模的AI推理资源。 整体系统:系统采用B/S架构,无需安装插件,无需下载客户端 AI应用模型管理:提供管理模型版本变化的能力,记录各版本模型发布时间、模型大小、精度、

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  • 自动学习/Workflow计费项

    。可在项目创建成功后,进入自动学习详情页,然后单击右上角“配置”,在“Workflow配置 > 资源配置”中,选择使用专属资源池。 存储费用:自动学习作业的数据通过 对象存储服务 (OBS)上传或导出,存储计费按照OBS的计费规则。 综上,运行自动学习作业的费用 = 标准存储费用 示

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  • 产品优势

    多方协同过程中隐私信息交互(SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数)的加密保护; 支持安全多方计算,如基于隐私集合求交PSI(Private Set Intersection)技术的多方样本对齐、 基于差分隐私、加法同态、秘密共享等技术的训练模型保护; 可插件化的对接 区块链 存储,实现多方数

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