深度学习训练加速 更多内容
  • AI Gallery功能介绍

    临的实际困难,尤其是高昂的模型训练与部署成本,这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题: 功能介绍

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  • 产品优势

    支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)的联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架( TICS ,TensorFlow)的联邦计算; 支持控制流和数据流的分离

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 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

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  • 模型使用指引

    复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 2 生成模型服务 将已有模型部署为模型服务 接入模型服务 支持通过API接入模型服务,同时支持将平台预置模型进行微调后,部署为模型服务,模型服务可以在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 3 调测模型 通

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  • 大模型开发基本流程介绍

    去噪处理:去除无关或异常值,减少对模型训练的干扰。 数据预处理的目的是保证数据集的质量,使其能够有效地训练模型,并减少对模型性能的不利影响。 模型开发:模型开发是大模型项目中的核心阶段,通常包括以下步骤: 选择合适的模型:根据任务目标选择适当的模型。 模型训练:使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    问答模型训练管理 专业版 适合企业复杂对话流程,需要多轮对话的场景,包括以下功能模块: 包含“高级版”功能,以及以下功能。 多轮技能管理 知识共享 应用授权 旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求,数据样本大的场景,包括以下功能模块: 包含“专业版”功能,以及以下功能。 深度学习模型训练

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  • 最新动态

    人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能

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  • Lite Server使用流程

    更多 裸金属服务器 的介绍请见裸金属 服务器 BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性

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  • 创建模型微调任务

    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。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型的性能。 支持将平台资产中心预置的部分模型作为微调前基础模型,也可以选择微调后的新模型作为基础模型再次进行微调。

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  • 内存加速

    内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题: 用户指南

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  • 动态加速

    终止动态加速工具,应用优化结束。 命令格式:hce-wae --stop [PID] 动态应用加速工具字符交互界面 动态应用加速工具支持字符交互界面,交互界面支持指令如图1、图2和表1所示。 图1 动态应用加速工具启动界面 图2 动态应用加速工具帮助界面 表1 动态应用加速工具字符交互界面指令

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  • 加速集群

    加速集群 由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明:在使用加速集群(由于规格变更,当前版本已经不再支持本特性,请不要使用)场景下(即acceleration_with_compute_pool设置为on)

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  • 训练

    训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题: 实施步骤

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  • 训练任务

    分布式训练任务 八爪鱼自动驾驶平台的多机分布式训练功能可以帮助用户加快模型训练速度,提高训练效率,并支持更大规模的深度学习任务。通过多机分布式训练,用户可以将训练任务分配到多台计算机或服务器上并行进行,充分利用硬件资源,加快模型收敛速度,提高训练效果。平台支持多种深度学习框架,如

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  • CodeArts IDE Online最佳实践汇总

    Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。

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  • 静态加速

    静态加速 准备工作 执行如下命令检查待优化的二进制文件中是否可以重新定位。可以重新定位表示可以进行应用优化。 readelf -a application | grep .rela.text 如果二进制文件中.rela.text段存在,表示可以重新定位。 如果不存在,为了允许BO

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  • 内存加速

    内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题: RDS for MySQL用户指南

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  • 发布Workflow到ModelArts

    description="训练学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),

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  • 模型训练

    模型训练 使用特征工程处理后生成的训练集进行模型训练。 创建联邦学习训练任务(简易编辑器) 单击简易编辑器界面右上角的“训练”。 进入“训练任务配置”界面,如图1所示。 图1 训练任务配置 参数说明,如表1所示。 表1 参数配置 区域 参数名称 参数描述 任务说明 任务名称 训练任务的名称。

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  • 大数据分析

    均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,

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  • 导入和预处理训练数据集

    train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理,并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 class_names

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