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    深度学习数据集如何处理 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 数据处理场景介绍

    式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域和目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题: 处理ModelArts数据集中的数据

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    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

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  • 上传数据集失败如何处理?

    上传数据集失败如何处理? 问题原因 上传数据集失败,一般是因为数据集格式不对导致的。不同行业套件的工作流,对数据集要求也不同。 首先请检查数据集是否符合要求,各个套件的数据集要求如下: 文字识别 套件 自然语言处理套件 视觉套件 HiLens套件 确认数据集符合要求后,将数据集上传至OBS桶。

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  • 基本概念

    可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 大模型开发基本流程介绍

    大模型(Large Models)通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理(NLP)等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤: 数据集准备:大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此,数据集准备是模型开发的第一步。首先,需要根据业务需求收集相关的原

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  • 模型使用指引

    序号 流程环节 说明 1 基于微调数据集进行模型微调 创建微调数据集 收藏预置微调数据集 对于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景,往往需要对大语言模型进行模型微调以适应特定任务。微调数据集是模型微调的基础,通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务

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  • 产品术语

    AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值,对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据:花瓣的长度

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  • 如何发布数据集

    如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题: 常见问题

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  • 如何订阅数据集

    如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题: 数据集

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  • 如何下载数据集

    如何下载数据集 数据集服务支持下载数据集到OBS桶,下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节。 父主题: 常见问题

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  • 训练数据集预处理说明

    训练数据集处理说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集处理,并检查是否已经完成数据集处理。 如果已完成数据集处理,则直接执行训练任务。若未进行数据集处理,则会自动执行 scripts/llam

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  • 如何发布数据集

    如何发布数据集 发布数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的申请发布数据集章节。 父主题: 数据集

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  • 如何订阅数据集

    如何订阅数据集 订阅数据集的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的订阅数据集章节。 父主题: 常见问题

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  • 如何下载数据集

    如何下载数据集 数据集支持下载数据集到OBS桶和本地目录,下载数据集到OBS桶的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“下载数据集到OBS桶”章节,下载数据集到本地目录的具体方法请参见《数据集服务快速入门》文档的“申请本地下载数据集”~“下载数据集到本地”章节。 父主题: 数据集

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  • 数据集如何切分

    数据集如何切分 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。

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  • 处理ModelArts数据集中的数据

    处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题: 数据准备与处理

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  • 创建纵向联邦学习作业

    两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择,选择两方数据集作为整个作业的数据集,必须选择一个当前代理的数据集,另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征,另一方的数据集必须含有标签。 重试:开关开启后,执行失败的作业会根据配置定时进行重

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