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    深度学习框架和svm 更多内容
  • 使用Cloud Map SDK(NUWA框架)

    loadingList=...,nuwa-gpaas-cloudmap,… 初始化Cloud Map 使用NUWA框架,只要增加对应配置,框架即会完成Cloud Map的初始化。 这些配置需要写到nuwa框架可以读到的文件里,一般是nuwa-xxx.properties,nuwa-xxx.yaml文件。因为Cloud

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  • 将测试框架集成到项目中

    将测试框架集成到项目中 在您的项目中启动测试框架集成: 单击CodeArts IDE底部的“测试“()按钮来打开测试视图。 在测试视图中,单击“Configure Python Tests“按钮。 在弹出的窗口中选择测试框架来启动对应集成。 如果您选择“pytest“,Codea

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  • 创建算法

    。填写算法的基本信息,包含“名称”“描述”。 设置算法启动方式,有以下三种方式可以选择。 设置算法启动方式(预置框架) 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”“启动文件”。选择的预置框架编写算法代码时选择的框架必须一致。例如编写算法代码使用的是T

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  • 应用场景

    内容审核 -音频流 语音直播间 语音直播间通过语音进行实时交流互动,把音频流审核集成到语音直播平台以实现实时审核功能,实时判断出不合规的语音内容。 场景优势: 实时性:可以实时监测分析直播间中的语音内容,保障直播间的秩序安全。 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。

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  • 开发用于预置框架训练的代码

    训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录,并将训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。训练作业创建完成后,ModelArts会将代码目录及其子目录下载至后台容器中。

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  • 计费说明

    务,每套折合10人天投入工作量; 188,160.00 每套 计费模式 本服务为一次性计费方式。 变更配置 本服务如已启动交付,不支持退订变更,用户可以根据自身业务的实际情况购买;如因下单购买规格错误,可支持退订。 续费 本服务为一次性交付方式,需要续费。如有新的需求,可重新按需新下单购买。

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  • 修订记录

    更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例中的界面步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习参考。 表5 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习 2步打通ModelArtsAstro实现AI应用落地 胡琦 Standard开发环境 想不想让一张静态的照片动起来

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  • 准备模型训练镜像

    ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导

    器翻译对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模的模型分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度效率。DeepSpeed提供了各种技术优化策略,包括分布式梯度下降、模型并行化、梯度累积动态精度缩放等。它还支持优化大模型的内存使用计算资源分配。

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  • 新建联邦学习作业

    状态码: 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题: 可信联邦学习作业管理

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  • 删除联邦学习作业

    删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 可信联邦学习作业

    可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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  • 统一角色桌面框架

    统一角色桌面框架 角色桌面介绍 角色桌面管理 创建角色桌面 编辑角色桌面 查看角色桌面 删除角色桌面 添加常用卡片 添加专属卡片 父主题: IPDCenter基础服务使用指南

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  • 什么是OptVerse

    OptVerse以开放API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)的方式提供给用户,用户通过实时访问调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。

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  • CREATE MODEL

    n、linear_regression、svm_classification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。

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  • 指令监督微调训练任务

    3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志性能章节查看指令微调的日志性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:指令微调训练常见问题解决

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  • CREATE MODEL

    n、linear_regression、svm_classification、kmeans。 attribute_list 枚举训练模型的输入列名。 取值范围:字符型,需要符合数据属性名的命名规范。 attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。

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  • 场景介绍

    不用进行强化学习,也可以准确判断学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略

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  • 查询并导出课程学习记录

    查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤: 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->学习记录”,查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出,筛选说明如下表: 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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