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    深度学习 主题模型 更多内容
  • 查询主题元数据

    subjectModels JSON 主题模型列表。 Id String 主题模型的标识。 Name String 主题模型的名称。 pdDomain String 产品域。 clsID String 主题类别。 level String 主题分层。 fields JSON 主题模型的字段定义。 attrId

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  • 查询告警通知主题

    查询告警通知主题 功能介绍 查询告警通知主题,返回默认主题、已确认主题数量及列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/sdg/smn/topics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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  • 修改告警通知主题

    参数类型 描述 id 是 String DSC告警主题ID(非消息通知服务主题ID) project_id 否 String 项目ID status 否 Integer 告警通知状态 topic_urn 是 String 消息通知主题的唯一资源标识符 响应参数 状态码: 200 表3

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  • 更新产品主题

    topic_id Integer 产品主题ID。 最小值:1 最大值:99999999999999999 permission Integer 主题权限,0-发布,1-订阅。 最小值:0 最大值:10 topic_name String 主题名称。 最小长度:0 最大长度:64 version

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  • 创建告警通知主题

    创建告警通知主题 创建主题 添加订阅 父主题: 告警通知

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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完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。

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  • 使用模型

    快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    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架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee

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  • 方案概述

    获取模型网络权重,进行权重格式转换;支持客户进行数据集封装,打通适配模型的训练、微调、在线推理流程;支持客户进行模型的并行化改造,处理适配模型运行过程中的技术问题。 模型迁移与调优支持:调研客户业务场景,支持客户分析模型代码结构,分析迁移可行性,设计迁移方案。支持客户进行模型迁移

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  • ModelArts中常用概念

    ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 排序策略-离线排序模型

    法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

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  • 应用场景

    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的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • BF16和FP16说明

    或下溢,从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,BF

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  • 产品功能

    因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算 节点 数据

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  • 大模型开发基本概念

    模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、

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  • 学习任务功能

    登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的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)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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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 将已有模型部署为模型服务 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,部署为模型服务,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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  • 添加产品主题

    topic_id String 产品主题ID。 最小长度:1 最大长度:99999999999999999 permission Integer 主题权限,0-发布,1-订阅。 最小值:0 最大值:10 topic_name String 主题名称。 最小长度:0 最大长度:64

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  • 更新主题策略

    更新主题策略 功能介绍 更新主题的策略信息。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/notifications/topics/{topic_urn}/attributes/{name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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