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    深度学习超参数epoch 更多内容
  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 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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  • 查询联邦预测作业列表

    obs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID,最大长度32,由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID,最大长度32,由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset

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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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  • 保存纵向联邦作业

    空间ID,最大32位,由字母和数字组成 job_id 是 String 作业id,最大32位,由字母和数字组成 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。

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  • 常用概念

    转码的一种方式,是指一个视频源文件在一个转码任务中输出多个分辨率、码率的视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频转4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 创建横向训练型作业

    集群子账号权限。 创建可信联邦学习训练型作业 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。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数,完成后单击“确定”。 图2 新建作业

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  • 模型训练

    目标。 优化方法 参优化方法: smac bayesian random grid 参名称 参名称,可根据算法自定义设置。 参类型 参的类型,请根据实际情况选择参类型。 参范围 参的取值区间,请根据实际需要设置参最小值和最大值。 使用多进程 参优化过程是否启动多进程,默认开启。

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  • 查询联邦学习作业列表

    查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 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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  • 基本概念

    智能车载、智能商和其他等场景。 按不同的设备划分,技能分为2种,一种是适用于Ascend芯片的技能,另一种是适用于海思35XX系列芯片的技能。 HiLens Kit 华为HiLens开发套件。也可以专门代表集成了华为海思昇腾芯片,高性能推理能力,支持基于深度学习技术,实现图像、

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  • GPU加速型

    做到分钟级快速发放。 优秀的算生态: 拥有完善的算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P2vs实例上。 常规软件支持列表 P2vs型 云服务器 主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模

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  • 模型训练

    SDK文档”查看。 当前代码已预置运行参,可使用默认值。 参优化 训练任务执行的过程中可以同步进行参优化。 勾选“运行参”后的“参优化”复选框,可配置运行参的参数类型、起始值、终止值、优化方法、优化目标和终止条件。训练完成后,可以单击查看优化报告,得到运行参不同取值下的模型评分和试验时长。详情请参见创建超参优化服务。

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  • 提交排序任务API

    域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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  • 什么是Ray

    ,例如强化学习参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持,Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray Tune(用于参数调整)、RLlib(用于强化学习)、Ray

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  • 自定义模型规范

    training_methods参数说明 参数名称 说明 name 自定义的训练方式。 hyperparameters 训练方式包含的参。具体参数说明请参见表6。 表6 hyperparameters参数说明 参数名称 说明 name 参的名称,只能包含英文、数字、下划线。 type 支持的参类型,

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  • 创建超参优化服务

    创建参优化服务 参优化服务可以对已创建好的模型训练工程进行参调优,通过训练结果对比,选择一组最优参组合。并不是所有的训练工程都可以创建参优化服务。创建参优化服务对已创建的训练工程要求如下: 训练工程是可以成功执行训练任务的 训练工程中参是通过SDK(softcomai

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  • 创建训练服务

    勾选“自动打包”才会展示该参数,表示模型包打包版本。 数据集参数配置 数据集参 设置当前训练任务的数据集参,与模型训练保持一致。 参配置 运行参 运行参的名称,与模型训练保持一致。 单击“创建”,训练任务开始。 单击查看任务运行的详细情况,包括系统日志、运行日志和运行图。在评估报告中查看训练结果。 父主题:

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“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”。

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  • 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel)

    可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入参,分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参,无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练,该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。

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  • 动态资源超卖

    时变化,导致卖资源变化较快,为了避免节点频繁缩容和扩容,在节点缩容评估时暂不考虑卖资源。 当前特性支持集群内在离线作业混部以及节点CPU和内存资源卖,关键特性如下: 离线作业优先使用卖节点 若同时存在卖与非卖节点,在离线作业调度过程中,卖节点得分高于非卖节点,离线作业优先调度到超卖节点。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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