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    深度学习 训练完后 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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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 问答模型训练(可选)

    高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。 您可通过添加更多扩展问或改用其他类型的模型来提高指标。包含以下三种训练模型: 默认模型:修改知识库内容自动生效。 轻量级深度学习模型:修改知识库内容训练模型发布生效。 重量级深度学习模型:修改少量知识库内容无需重新训练发布,但会导致问答变慢,

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  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 数据处理场景介绍

    义的数据。当数据采集和接入之后,数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量,以免对后续操作(如数据标注、模型训练等)带来负面影响,开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种: 数据校验:通常数据采集需要进行校验,保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性

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  • 算法备案公示

    输入真人视频,经过平台专家安全审核通过,且用户授权使用后,由训练人员选取真人视频中符合要求的视频进行预处理。预处理完成,进行深度学习训练,生成该真人形象的数字人驱动模型。 推理阶段输入一段音频。 音频输入至数字人驱动模型,经过模型推理生成数字人形象播报视频。 数字人视频通过审核返回给用户。 算法应用场景

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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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  • 执行作业

    执行横向作业 横向训练型作业在作业配置页面单击“保存”按钮,单击“提交审批”按钮,审批完成再单击“执行”按钮。 横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮,可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。

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  • 自动学习训练作业失败

    低于10%)。训练数据的csv文件不能包含表头,否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制,标签列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤,过滤再启动训练作业。当预处理的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示:

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  • 提交排序任务API

    获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径,训练完成,会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String

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  • 创建纵向联邦学习作业

    有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启的执行作业生效。开关关闭,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭的执行作业生效。 CPU配额:执行特征选择作业和训练作业时,会创建新容器来执行,该参数的值为创建新容器的CPU核数。

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  • 基本概念

    处理算子。 模型包 将模型训练生成的模型进行打包。可以基于模型包生成SHA256校验码、创建模型验证服务、重训练服务、发布在线推理服务。也可以上架至应用市场,支持用户订购,下载到推理框架中使用。 父主题: 产品介绍

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  • 最新动态

    HiLens Studio专业版针对计算资源支持购买按需套餐包。用户可以购买按需套餐包,扣费时计算时长会先在套餐包内进行抵扣,抵扣的剩余计算时长默认转回按需计费方式。 商用 2020年10月 序号 功能名称 功能描述 阶段 1 发布HiLens Studio新版 HiLens S

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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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  • 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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  • 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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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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