Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

查看更多 →

Theano 作为后端运行，导入来自Keras的神经网络模型，可以借此导入Theano、Tensorflow、Caffe、CNTK等主流学习框架的模型。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 -- 图像分类， 返回预测图像分类的类别id DL_IMAGE_MAX_PREDICTION_INDEX(field_name

查看更多 →

各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

查看更多 →

ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。

查看更多 →

Direct协议进行连接时，对系统弹出的连接确认对话框做自动同意处理。 系统需支持GPS定位、Wi-Fi定位、基站定位等多种定位方式 系统需支持通讯 系统需默认对指定应用（应用包名范围为以“com.huawei.isdp.safetyhelmet.”为前缀，签名指纹公钥为：“FD:99:7F:7

查看更多 →

基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

查看更多 →

越开放，对用户问的泛化能力越强，识别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

查看更多 →

允许用户使用自定义库，但不推荐使用需要编译的库，以避免与内置库文件冲突。示例中使用Python语言中的package作为自定义库。 自定义脚本。 允许自定义除启动文件以外的自定义脚本文件，可根据实际所需编写。 自定义模型文件。 自定义模型文件“xxx.pb”，需要通过编写自定义脚本加载并使用。自定义模型文件的存放位

查看更多 →

CloudPond对网络的要求是怎样的？ 用户使用CloudPond，在EIP地址、网络设备和链路等方面有一定的要求，请您参考部署要求中的“网络要求”进行详细了解。 父主题： 网络连接

查看更多 →

大模型微调需要的数据有要求吗？ AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组，例如： [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

查看更多 →

在特定场景中，可替代人快速生成视频内容，以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系，实现使用语音生成视频的能力。在使用数据人形象生成视频的场景，包括短视频制作、直播、智能交互等，可快速生成不同台词的视频内容。

查看更多 →

“训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 Prompt设置：请检查您使用的Prompt，对于同一个目标任务，建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能

查看更多 →

运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

查看更多 →

创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c

查看更多 →

计算出来的最低值。 热身比例 热身比例是指在模型训练过程中逐渐增加学习率的过程。在训练的初始阶段，模型的权重通常是随机初始化的，此时模型的预测能力较弱。如果直接使用较大的学习率进行训练，可能会导致模型在初始阶段更新过快，从而影响模型的收敛。 为了解决这个问题，可以在训练的初始阶段

查看更多 →

至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有2种

查看更多 →

本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20） 训练轮数 1 10

查看更多 →

值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M

查看更多 →

请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。 扩写：根据段落的其中一句或者一段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的某个句子：xxx/某个段落：xxx。请根据以上的句子/段落

查看更多 →

AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进

查看更多 →