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高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习 训练好的模型 更多内容
  • 最新动态

    面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中清晰人脸上传至您后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超车牌识别技能。

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  • 应用场景

    买了又买等推荐场景,但各个子场景运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。

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  • 功能介绍

    一句话识别 可以实现1分钟以内音频到文字转换。对于用户上传二进制音频格式数据,系统经过处理,生成语音对应文字,支持语言包含中文普通话、方言以及英语。方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景 语音识别 进行优化,识别率达到业界领先。

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  • 执行训练任务(推荐)

    录。 断点续:训练过程中保存某个权重,可参考断点续和故障快恢说明 train_auto_resume false 【可选】是否开启【故障快恢】功能,【true、false】默认false不开启,当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。可参考断点续和故障快恢说明

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  • 执行训练任务【新】

    云上挂载路径:输入镜像容器中工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图6 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中路径,ModelArts训练作业日志信息则保存该路径下。 最后,请参考查看日志和

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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)联邦计算;

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  • 功能总览

    Gallery。 订阅免费模型 发布免费模型 数据集分享和下载 AI Gallery资产集市提供了数据集分享和下载。订阅者可在AI Gallery搜索并下载满足业务需要数据集,存储至当前帐号OBS桶或ModelArts数据集列表。分享者可将已处理过数据集发布至AI Gallery。

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  • 思考模型和问答模型的区别

    思考模型和问答模型区别 思考模型:用于任务规划和选择组件,主要用于工作流、知识库、工具调用,以及入参识别传递等。 问答模型:主要用于问答及总结。 父主题: AI原生应用引擎

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  • 执行训练任务【新】

    Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置:输入用户“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图6 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中路径,ModelArts训练作业日志信息则保存该路径下。 最后,请参

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  • ModelArts中常用概念

    指按某种策略由已知判断推出新判断思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型训练,并利用该模型完成简单图像分类。

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  • 执行训练任务(推荐)

    录。 断点续:训练过程中保存某个权重,可参考断点续和故障快恢说明 train_auto_resume false 【可选】是否开启【故障快恢】功能,【true、false】默认false不开启,当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。可参考断点续和故障快恢说明

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  • 学习任务功能

    行预习任务筛选检索。 单击【预习详情】按钮,弹出预习详情页面,可以查看预习介绍和相关资料信息开展预习。 我作业操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【我作业】菜单 进入我作业页面,信息流形式展示我作业信息。 图3 我作业 通过作

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  • 精度调优前准备工作

    Parallelism)是大规模深度学习训练中常用并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组中维护完整模型和参数,但在每个进程上或模型并行组中处理不同数据。因此,数据并行非常适合大数据量训练任务。 TP:张量并行也叫层内并行,通过将网络中权重切分到不同设备,从而降低单个设备显存消耗,使

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    且非常庞大语言模型。它在大量数据集上进行了训练,直接运行一个预训练好GPT-2模型:给定一个预定好起始单词或者句子,可以让它自行地随机生成后续文本。 环境准备 在华为云ModelArts Server预购相关超强算力GPU 裸金属服务器 ,并选择AIGC场景通用镜像,完成

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  • 创建和训练模型

    epochs=10) 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 模型训练

    模型训练 模型训练 如果您缺少自有模型训练平台,可以基于ModelArts进行模型在线训练。 根据场景选择适用摄像机。 在首页导航栏,进入“选择摄像机型号”页面。 通过不同条件筛选摄像机,单击选择需要摄像机(如X2221-VI),摄像机相关信息将显示在右侧摄像机详情窗口

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  • 学件简介

    主要实现对KPI数据分布特征进行分析,自动选择特征及参数。并提供四大类,80+特征自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI标签、数据分布特征等进行异常检测算法自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户交互,包括数据管理、数据可视化展示、专家经验注入等。

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  • 评估型横向联邦作业流程

    基于横向联邦作业训练结果,可以进一步评估横向联邦模型,将训练好模型用于预测。 选择对应训练型作业“历史作业”按钮,获取最新作业模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件保存位置 前往工作节点上步骤1展示路径,下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还

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  • 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?

    print(mox_flags.get_help()) 通过如下方式控制载入模型时需要恢复参数名。其中,“checkpoint_include_patterns”为需要恢复参数,“checkpoint_exclude_patterns”为不需要恢复参数。 checkpoint_include_patterns:

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    out of memory 解决方法: 将yaml文件中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工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架选择,如原使用Accelerator可替换为Deep

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