AI&大数据

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习训练轮数 更多内容
  • 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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  • 准备模型训练镜像

    准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练训练作业的预置框架介绍

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    在下拉列表中选择数据集版本。 训练数据比例 填写训练数据比例,如果填为0,则任务不执行训练阶段。 训练数据比例是指用于训练模型的数据在完整数据集中所占的比例。 在实际应用中,训练数据比例的选择取决于许多因素,例如可用数据量、模型复杂度和数据的特征等。通常情况下,会选择较大的训练数据比例,以便训练出更准确

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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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  • 方案概述

    业知识与场景需求的深度融合,为客户提供 NLP、CV、多模态等领域的模型应用解决方案,帮助企业解决特定的业务问题。 方案架构 天宽昇腾云行业大模型适配服务通过深度学习算法优化与高效计算,结合华为昇腾算力,为各行业提供全面的大模型迁移、适配与优化服务。天宽通过深度优化昇腾算力,结合

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  • 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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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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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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  • 场景介绍

    准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段:指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。

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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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  • 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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  • 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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  • 场景介绍

    ,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调

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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

    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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  • GPU加速型

    TOPS 机器学习深度学习训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能,详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4(GPU直通) 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习深度学习训练推理、科

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  • Yaml配置文件参数配置说明

    于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:[pt、sft、rm、ppo、dpo],pt代表预训练,sft代表指令监督微调,rm代表奖励模型训练,ppo代表PPO训练,dpo代表DPO训练。

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  • 使用模型

    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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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据和规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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