深度学习模型在线训练 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Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 功能总览

    使用常用框架的元模型创建AI应用 针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为AI应用,进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型,可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型,可先将模型上传至OBS,再从OBS中导入模型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 模型统一管理 针对自动学习项目,当模型训练完成后,其生成的模型,将自动进入“模型管理”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 增量模型训练

    增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品术语

    时采集业务数据,基于最优算法模型实时调整网络运行配置,针对故障实施自动隔离与自动修复,大幅提升网络使用效率与维护效率。 X 模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务,涵盖数据预处理、特征提取、模型训练模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard模型训练

    Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard模型训练

    Standard模型训练 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办? 在ModelArts中训练好后的模型如何获取? 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练? 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据? 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard模型训练

    Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    现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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 执行作业

    整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度,影响训练收敛速度和模型精度,取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数,取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数,取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置:

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 应用场景

    据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建CV大模型训练任务

    选择所需微调的基础模型训练参数 数据集 训练数据集。 自定义L1预训练模型目录 自定义预训练模型所在的OBS路径。 训练轮数 表示完成全部训练数据集训练的次数。每个轮次都会遍历整个数据集一次。 是否使用自定义L1预训练模型 是否使用自定义预训练模型进行训练模型为用户与服务共建,详情请联系客服。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts Standard使用流程

    管理模型 编写推理代码和配置文件 针对您生成的模型,建议您按照ModelArts提供的模型包规范,编写推理代码和配置文件,并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 模型包规范介绍 创建模型训练完成的模型导入至ModelArts创建为模型,方便将模型部署上线。 创建模型 部署模型

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 创建科学计算大模型训练任务

    参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“科学计算大模型”。 场景 选择“中期天气要素预测”。 训练类型 选择“预训练”。 基础模型 选择所需训练的基础模型,可从“已发布模型”或“未发布模型”中进行选择。 数据配置 训练数据 选择数据集中已发布

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用Moodle搭建在线学习系统

    使用Moodle搭建在线学习系统 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统,它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统,采用Docker部署,已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 打包训练模型

    打包训练模型 系统支持将训练好的模型归档以及打包成模型包。用户可以基于模型包创建验证服务、训练服务。模型验证服务详情可以在模型验证查看。模型训练服务详情可以在创建训练服务查看。 模型包主要包括模型验证服务的推理主入口函数、算法工程操作流、模型文件等。已发布的模型可以在模型管理查看。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用模型训练服务快速训练算法模型

    使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在线开发产品模型

    在线开发产品模型 概述 在线开发产品模型前需要创建产品。创建产品需要输入产品名称、协议类型、数据格式、所属行业和设备类型等信息,产品模型会使用这些信息作为设备能力字段取值。物联网平台提供了标准模型和厂商模型,这些模型涉及多个领域,模型中提供了已经编辑好的产品模型文件,您可以根据自

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 部署模型为在线服务

    部署模型在线服务 模型准备完成后,您可以将模型部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    数据集是模型微调的基础,首先需要创建用于模型训练的数据集。 创建模型微调流水线 通过模型微调任务进行模型训练,微调任务结束后,将生成改进后的新模型。 部署模型 模型部署是通过为基座模型(即原模型)和微调后的新模型创建用于预测的模型服务的过程实现。 测试模型调优效果 在线测试微调后的模型(输入问题发起请求获取数据分析结

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了