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。

 
 

    深度学习训练时电脑重启 更多内容
  • 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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  • 训练基础镜像列表

    训练基础镜像列表 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,您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基础镜像列表

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  • 排序策略

    不同,训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往排序策略列表,查看作业的基本情况。在作业列表中,刚创建的作业“状态”为“计算中”,当作业“状态”变为“计算成功”,表示作业运行结束,生成的候选集ID将使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”,您可

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  • 智能问答机器人版本

    机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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  • 计费说明

    服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务,基于脱敏数据,训练深度学习或机器学习模型,形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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  • 电脑网站设置

    限制,让网站更加有个性。 当按钮显示为绿色表示该区域为显示状态。 当按钮显示灰色为隐藏该区域。 隐藏底部为推广版及以上版本功能。 图4 网站顶部/横幅/底部区设置 网站宽度。支持自定义设置网站宽度,一般建议宽度1200,适应大部分电脑。 图5 网站宽度设置 网站背景。网站背景色有三种选择:默认、隐藏、自定义。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 自动学习

    ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。

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  • 排序策略-离线排序模型

    最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高,迭代停止,训练提前结束,默认5。 重新训练 对第一次训练无影响,仅影响任务重跑。 “是”:清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”:导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。

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  • 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互?

    如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练训练数据通常存储在 对象存储服务 (OBS)中,且训练数据较大(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减少与 对象存储OBS 的交互。可通过如下方式进行调整优化。

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  • ModelArts

    更多 自动学习 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 创建预测分析自动学习项目,对训练数据有什么要求? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 更多 训练作业 为什么资源充足还是在排队? 训练作业一直在等待中(排队)? ModelArts训练好后的模型如何获取?

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  • 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误

    使用预置算法训练训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:

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  • 修订记录

    led 创建训练作业出现“实例挂卷失败”的事件 2023-09-07 新增导入AI应用提示模型或镜像大小超过限制 新增导入AI应用提示单个模型文件超过5G限制 新增服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 新增服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 新

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  • 概要

    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。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 产品功能

    动态构建 可信计算 空间,实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体,合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业,数据使用的过程可审计、可追溯。 TICS 数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算 多方安全计算是 可信智能计算 提供的关系型数据安全共享和分析功

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  • 日志重启

    输入如下命令查找slogd和IDE-daemon-host进程ID: HwHiAiUser@test-2288H-V5:/var/dlog$ ps aux | grep slogd HwHiAiU+ 667 0.0 0.0 237652 4952 ? Ssl

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  • 重启终端

    重启终端 接口名称 WEB_RequestRebootAPI 功能描述 调用该接口可以重启终端。 应用场景 控制终端重新启动。调用该接口后,会收到MSG_REBOOT_RESULT消息,用于表示终端即将重启。 URL https://ip/action.cgi?ActionID=

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