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。

 
 

    深度学习顺序训练随机训练 更多内容
  • 创建纵向联邦学习作业

    纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行,目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤:数据选择、样本对

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

    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 →

  • 创建训练服务

    创建训练任务,详细请参考模型训练。 删除训练任务。 模型训练工程描述 训练服务的描述信息,支持单击“”重新编辑。 切换到其他的训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的模型训练页面中。 模型训练运行环境信息查看和配置。 新建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务。 2(模型训练任务) 根据训练状态快速检索训练任务。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业

    训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题: API

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业

    训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业卡死 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题: 训练管理

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备训练镜像

    准备训练镜像 训练作业 自定义镜像 规范 已有镜像如何适配迁移至ModelArts训练平台 使用基础镜像构建新的训练镜像 在容器镜像中安装MLNX_OFED 父主题: 使用自定义镜像训练模型(模型训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 查看训练标签

    查看训练标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练任务

    训练任务 Octopus平台为用户提供训练任务管理(支持分布式训练),任务实时日志,产物(模型)管理等多种功能。 创建训练任务 在左侧菜单栏中单击“训练服务 > 训练任务”。 单击“新建训练任务”,填写基本信息。 图1 新建训练任务 名称:任务组名称,包含中英文、数字、“_”“-”,不得超过32个字符。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 基本概念

    基本概念 AI引擎 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。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • AI开发基本流程介绍

    能会发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 →

  • 查询训练规格

    查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 准备训练数据

    准备训练数据 在创建抽取模型时,需要您提前准备用于训练模型的数据并上传至OBS目录,数据格式为txt文本的自然语言短句。KG服务当前支持的数据类型请参见训练数据类型介绍。 准备数据流程如下: 准备待标注的数据 定义三元组类型(schema) 标注数据 上传至OBS 准备待标注的数据

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业

    训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 编写训练代码

    编写训练代码 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? 训练作业常用文件路径是什么? 如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否拷贝完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹?

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练管理(旧版)

    训练管理(旧版) 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题: 历史API

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练作业

    训练作业 创建训练作业 查询训练作业列表 查询训练作业版本详情 删除训练作业版本 查询训练作业版本列表 创建训练作业版本 停止训练作业版本 更新训练作业描述 删除训练作业 获取训练作业日志的文件名 查询预置算法 查询训练作业日志 父主题: 训练管理(旧版)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练任务

    训练任务 训练任务 任务队列 父主题: 训练服务

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练模式选择

    训练模式选择 当训练作业的算法框架选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时,则ModelArts提供3种训练模式选择(普通模式、高性能模式和故障诊断模式),支持用户根据实际场景获取不同的诊断信息。 模式说明 训练作业默认设置为普通模式,普通模式的调测信息可参考查看训练作业日志。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了