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。

 
 

    深度学习强制cpu执行 更多内容
  • 强制备节点升主

    强制备节点升主 接口说明 支持副本集、shard和config备节点强制升主。 约束说明 在主备时延较大的情况下不保证成功。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST https://{Endpoint}/v3/{project_id}/

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  • 使用模型

    Online暂不支持GPU加速,建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用,并加快安装速度。 鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow,敬请期待后续更新。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 内存

    设置建议:根据不同机器规格,建议如下设置:off(4核CPU16GB内存、4核CPU32GB内存、8核CPU/64GB内存);memory(16核CPU/128GB内存、32核CPU/256GB内存、60核CPU/480GB内存、64核CPU/512GB内存、72核CPU/576GB内存、80核CPU/640GB内存

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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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  • 创建横向评估型作业

    开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。 父主题: 可信联邦学习作业

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  • 更新tool

    工具使用说明,如果为空,表明工具使用指导不更新。 取值范围:长度[0,255],中文算单个字符,不能包含<>()#%&/字符。 cpu 否 String 使用工具对节点的CPU限制,如果为空,表明工具CPU限制不更新。 取值范围:由数字和单位组成,单位为“C”,数字大于0,小于2000。 memory 否 String

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  • 附录:指令微调训练常见问题

    解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deep

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  • 什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构

    什么是鲲鹏CPU架构与x86 CPU架构 弹性云服务器 实例主要包含两种架构,x86 CPU架构和鲲鹏CPU架构。 x86 CPU架构 采用复杂指令集CISC(Complex Instruction Set Computer),CISC是一种计算机体系结构,其中每个指令可以执行一些较低

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  • ALM-15795031 CPU繁忙

    原因74300:单板上数据面CPU使用率超过告警阈值,数据面CPU使用率包含基础转发业务和其他数据面业务CPU使用率。 处理步骤 原因74299:在不区分业务的情况下,单板CPU利用率超过设定的过载门限。 执行display cpu-usage命令查看CPU使用率及其过载门限值。 如果CPU使用率高于过载门限值,则请执行步骤2。

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  • 调度概述

    时,工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核。许多应用对这种迁移不敏感,因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感,对于CPU敏感型应用,您可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占核,提升应用性能,减少应用的调度延迟。 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 增强型CPU管理策

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 创建共享资源池

    ”。命名空间类型分为“通用计算型”和“GPU加速型”: 通用计算型:支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载,适用于通用计算场景。 GPU加速型:支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载,适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。 访问密钥 单击“点击上传”,上传访问密钥,在弹出

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • 创建横向训练型作业

    开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重试,仅对开启后的执行作业生效。 开关关闭后,关闭前已触发重试的作业不受影响,仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后,单击保存,完成可信联邦学习任务的创建。

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  • 如何修改CPU的阈值?

    如何修改CPU的阈值? SAP应用弹性伸缩安装后,默认CPU的阈值为85%,当CPU的使用率超过85%,自动扩展实例,根据实际业务可修改CPU的阈值,保障系统稳定运行。 操作步骤 登录公有云管理控制台。 在公有云管理控制台首页上,选择“服务列表 > 管理与部署 > 云监控”。 在左侧的导航栏,单击“告警

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  • HCIA-AI

    200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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  • 内存

    32MB(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存);16MB(72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存

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  • 创建tool

    "others”:其他 "qualitycontrol":预处理 "basic":基因组分析基础 "gatk":GATK流程 "callvariant":深度学习突变检测 "environment":软件环境 new_category 否 String 用户自定义的工具分类,所有分类不能超过16个。

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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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