华为云11.11 AI&大数据分会场

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    深度学习开源框架 更多内容
  • ModelArts中常用概念

    Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing

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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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  • 分布式执行框架

    分布式执行框架 GS_235100005 错误码: Stream plan check failed. Execution datanodes list of stream node[%d] mismatch in parent node[%d]. 解决方案:请使用INTERNAL

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  • 使用STS SDK(NUWA框架)

    使用STS SDK(NUWA框架) 初始化STS NUWA中已经自带了STS插件,只需要在nuwa-module-config.yml文件中进行如下配置,即可初始化STS。这种方式可以保证在其他中间件、Cloud Map之前初始化STS,保证组件启动顺序正确。 nuwa: security:

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  • 模型训练简介

    用户可以根据训练报告结果对代码进行调优再训练,直到得到最优的训练代码。 新建联邦学习工程:创建联邦学习工程,编写代码,进行模型训练,生成模型包。此联邦学习模型包可以导入至联邦学习部署服务,作为联邦学习实例的基础模型包。 新建训练服务:调用已归档的模型包,对新的数据集进行训练,得到训练结果。

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  • 方案概述

    数据有诸多好处,它可以保证不同 服务器 上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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  • 方案概述

    数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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AI应用的低门槛、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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  • 数据治理组织架构框架

    数据治理 组织架构框架 数据治理可以采用集中化(全时投入)和虚拟化(部分投入)混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员,在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入,捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织:

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  • 方案概述

    数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

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  • 鸿源云道

    Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助

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  • 开源Kafka输入流

    开源Kafka输入流 功能描述 创建source流从Kafka获取数据,作为作业的输入数据。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kaf

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  • 开源Kafka输出流

    开源Kafka输出流 功能描述 DLI 将Flink作业的输出数据输出到Kafka中。 Apache Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统,具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,适合在大规模消息处理场景中使用。 前提条件 Kafka服务

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  • HBase开源增强特性

    HBase开源增强特性 HBase开源增强特性:HIndex HBase是一个Key-Value类型的分布式存储数据库。每张表的数据按照RowKey的字典顺序排序,因此,如果按照某个指定的RowKey去查询数据,或者指定某一个RowKey范围去扫描数据时,HBase可以快速定位到

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  • Kafka开源增强特性

    Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标: Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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  • Flink开源增强特性

    Flink开源增强特性 Flink滑动窗口增强 Flink Job Pipeline增强 Flink Stream SQL Join Flink CEP in SQL 父主题: Flink

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  • YARN开源增强特性

    个队列包含两种权限:提交应用程序权限和管理应用程序权限(比如终止任意应用程序)。 开源功能: 虽然目前YARN服务的用户层面上支持如下三种角色: 集群运维管理员 队列管理员 普通用户 但是当前开源YARN提供的WebUI/RestAPI/JavaAPI等接口上不会根据用户角色进行

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  • Oozie开源增强特性

    Oozie开源增强特性 Oozie开源增强特性:安全增强 支持Oozie权限管理,提供管理员与普通用户两种角色。 支持单点登录登出,HTTPS访问以及审计日志。 父主题: Oozie

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  • 什么是ModelArts

    ow、MXNet等主流开源的AI开发框架,也支持开发者使用自研的算法框架,匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;

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  • 指令监督微调训练任务

    【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数 deepspeed:

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