AI&大数据

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    深度学习中coco数据集 更多内容
  • 大模型开发基本流程介绍

    觉任务,则需要图像或视频数据。 数据预处理:数据预处理是数据准备过程的重要环节,旨在提高数据质量和适应模型的需求。常见的数据预处理操作包括: 去除重复数据:确保数据集中每条数据的唯一性。 填补缺失值:填充数据的缺失部分,常用方法包括均值填充、中位数填充或删除缺失数据。 数据标

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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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  • 如何保证训练和调试时文件路径保持一致

    /work”路径下。 ln -s建立软连接 如果代码涉及文件绝对路径,由于Notebook调试与训练作业环境不同,可能会导致文件绝对路径不一致,需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题,用户只需提前建立好软链接,代码的地址可保持不变。 新建软链接: # ln -s 源目录/文件

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    学习技术,同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ,从数据标注、算法开发、模型训练及部署,管理全周期的AI流程。直白点解释,ModelArts包含并支持DLS的功能特性。当前,DLS服务已从华为云下线,深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArts中使用,如果您是DLS

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  • 学习任务功能

    我的自学课程操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏的学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【自学课程】菜单 进入我的自学课程页面,卡片形式展示我学习和我收藏的课程信息。 图5 我的自学课程 单击【课程卡片】,弹出课程的详情页面,可以查看课程的详细信息开始课程的学习。 父主题: 实施步骤

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  • 问答模型训练(可选)

    为了让 问答机器人 更加智能,回答更加准确,您可以通过训练模型来提升问答机器人的效果。 问答训练通过用户问法对机器人进行测试,在匹配问题的返回结果,按相似度得分进行倒序排序,正确匹配的问题出现在前一、三、五位的占比将作为衡量模型效果的指标,数值越高代表模型效果越好。 高级版、专业版、旗舰版机器人支持问答模型训练。

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  • 产品功能

    管理。 多方融合分析 对接多种主流数据存储系统,为数据消费者实现多方数据的融合分析,参与方敏感数据能够在聚合计算节点实现安全计算。 多方联邦训练 对接主流深度学习框架实现横向和纵向联邦建模,支持基于SMPC(如不经意传输、同态加密等)的多方样本对齐和训练模型保护。 云端容器化部署

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  • InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.910)

    插件代码包 AscendCloud-6.3.910软件包的AscendCloud-AIGC-6.3.910-xxx.zip 文件名的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明:

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  • 产品术语

    e-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角的图标的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 W 网络AI框架 网络AI框架根据业务场景,可部署在嵌入式网元、网管系统或云侧(私有云或公有云),与

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    用于定义路径删除机制的删除概率。路径删除是一种正则化技术,它在训练过程随机删除一部分的网络连接,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的路径越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。 特征删除概率 用于定义特征删除机制的删除概率。特征删除

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • 准备工作

    Parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(设备)或模型并行组维护完整的模型和参数,但在每个进程上或模型并行组处理不同的数据。因此,数据并行非常适合大数据量的训练任务。 TP:张量并行也叫层内并行,通过将网络的权重切分到不同的设备,从而降低

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  • 创建声音分类项目

    在您需要的自动学习项目列表,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。

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  • 启动智能任务

    13:图像目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15:图像目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16:图像目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17:图像目标框的清

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础与高阶操作,TensorFlow2.0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,深度学习的训练法则,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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  • MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909)

    ${work_dir}:${container_work_dir}:代表需要在容器挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/

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  • 自动学习简介

    文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习,该流程可完

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  • 创建图像分类项目

    在您需要的自动学习项目列表,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。

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  • 创建预测分析项目

    在您需要的自动学习项目列表。例如选择预测分析项目,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。

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  • 创建物体检测项目

    在您需要的自动学习项目列表,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。 “描述” 对项目的简要描述。

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  • 创建文本分类项目

    在您需要的自动学习项目列表,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称请以字母开头。 名称不允许重复。

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