图像识别 Image 

 

图像识别(Image Recognition),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容

 
 

    深度学习 图像识别 训练过程 更多内容
  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。De

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  • 数据处理场景介绍

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 华为人工智能工程师培训

    0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别 语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • AI原生应用引擎基本概念

    调技术,通过低秩矩阵分解技术显著减少了微调所需的参数,降低了微调过程中所需的存储和计算资源,可灵活地运用于不同的预训练模型和任务。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具,它展示了模型在训练过程中产生的损失(Loss)随时间的变化情况。通过观察Loss曲线,可

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框

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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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  • 问答模型训练(可选)

    先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。 中量级:训练时长约为轻量级的3-5倍;模型精度较轻量级提升约20%

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • AI开发基本流程介绍

    决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。 评估模型 训练得到模型之后

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  • 什么是图像识别

    什么是图像识别 图像识别(Image Recognition),是指利用计算机对图像进行分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,包括媒资图像标签,名人识别,主体识别,翻拍识别、图像标签等。 图像识别以开放API(Application Programming Inter

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    如果学习率过大,模型可能无法收敛。 如果学习率过小,模型的收敛速度将变得非常慢。 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可以在训练过程中动态地调整学习率,以改善模型的训练效果。目前支持CosineDecayLR调度器。 变量权重 变量权重 训练数据设置完成后,会显示出各变量以及默认的权重。您可以基于变量的重要情况调整权重。

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  • 精度调优前准备工作

    (计算空泡),从而提高训练效率。 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。

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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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  • 自动学习训练作业失败

    自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败,排查方式如下: 首次出现请检查您的账户是

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  • BF16和FP16说明

    而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与

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  • BF16和FP16说明

    而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与

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  • Standard模型训练

    ,模型训练支持统一管理多个训练作业,方便用户选择最优的模型 提供训练作业的事件信息(训练作业生命周期中的关键事件点)、训练日志(训练作业运行过程和异常信息)、资源监控(资源使用率数据)、Cloud Shell(登录训练容器的工具)等能力,方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题

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  • 算法备案公示

    、课件制作等场景模拟真人配音,提升数字内容生产效率。 算法运行机制 训练阶段: 用户上传一段真人语音音频及授权书作为输入。 音频经过人工安全审核和授权认证后,由训练人员标注用于训练的音频数据,使用深度学习算法训练生成数字人声音模型。 推理阶段: 用户上传一段文本作为输入文本内容,由系统自动审核。

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  • BF16和FP16说明

    而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与

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  • BF16和FP16说明

    而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与

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  • BF16和FP16说明

    而提供更好的稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与

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