AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习典型模型 更多内容
  • 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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  • 执行作业

    ,包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 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,查找待执行的纵向作业,单击“执行”。 图3 执行作业

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  • AI开发基本流程介绍

    还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。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。

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  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 单AP组网场景 纯AP组网场景 AR+AP组网场景 AR+交换机+AP组网场景 防火墙+交换机+AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+云AP组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+独立AC组网场景 防火墙+核心交换机+接入交换机+AP+随板AC组网场景

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  • 典型配置案例

    典型配置案例 企业边界天关透明直路 企业边界天关旁挂策略路由直路(三层) 企业边界天关旁路镜像流状态检测(USG6502E-C天关、USG6503E-C天关、USG6603F-C天关) 企业边界防火墙旁路镜像流状态检测(USG6000F防火墙) 企业边界天关旁路镜像引流透传场景 企业内部存在NAT转换场景

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  • 典型故障处理

    典型故障处理 设备无法上线排查方法 用户业务受影响排查方法 光口相关问题排查方法 特征库升级失败排查方法 云端没有看到威胁事件排查方法 威胁事件缺乏取证信息排查方法 性能数据未上报排查方法 父主题: 维护宝典

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  • 典型使用案例

    典型使用案例 在这个章节中,我们将介绍一个QingTian Enclave的使用场景。其中包含了一些角色和基本的工作流程,同时使用了华为云数据加密服务(DEW)的KMS子服务,华为云统一身份认证服务(IAM)和华为云 对象存储服务 (OBS)。 工作流程 构建QingTian Enclave镜像

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握HBase的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序,用于管理企业中的使用A业务的用户信息,如表1所示,A业务操作流程如下: 创建用户信息表。 在用户信息中新增用户的学历、职称等信息。 根据用户编号查询用户姓名和地址。

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握Doris的开发过程,并且对冷热分离的应用场景有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统,test_tbl用于实时用户访问网站的记录,记录数据如下表: 表1 原始数据 timestamp type error_code error_msg

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  • 典型场景说明

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握ClickHouse冷热分离的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个网站系统,test_tbl用于实时用户访问网站的记录,记录数据如下表: 表1 原始数据 timestamp type error_code

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  • IAM 身份中心

    CCE云容器引擎是否支持负载均衡? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? CCE是否和深度学习服务可以内网通信? 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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  • 如何判断训练状态是否正常

    如果您发现Loss曲线出现了以下几种情况,可能意味着模型训练状态不正常: Loss曲线上升:Loss上升的原因可能是由于数据质量差,或者学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升

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  • 如何调整训练参数,使模型效果最优

    以使用较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。 通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。

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  • 典型网络配置

    典型网络配置 应用场景 在创建VPC之前,您需要根据具体的业务需求规划VPC的数量,子网的数量、IP网段划分和互联互通方式等。详细的网络规划请参考虚拟私有云最佳实践。 本教程将创建一个VPC用于托管Web应用或网站,其私网网段为192.168.0.0/16,按照业务模块划分3个子

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  • 典型配置实例

    典型配置实例 场景 运营商A需要配置一个IVR流程,具体需要实现的能力如下所示。 图1 IVR流程实例 需求分析 经过分析,流程实例配置过程中涉及到的图元及使用介绍如表1所示。 表1 流程实例涉及的图元介绍 涉及图元 说明 放音 播放欢迎语音和流程中所有的提示语。 语种选择 提供中文、英文语种供选择。

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