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

 
 

    深度学习中训练与测试的比例 更多内容
  • 自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少

    自动学习偏好设置各参数训练速度大概是多少 偏好设置: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为人工智能工程师培训

    介绍神经网络定义发展,深度学习训练法则,神经网络类型以及深度学习应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验 图像识别、语言识别、机器翻译编程相关实验操作 本培训为线下面授形式,培训标准时长为6天,每班人数不超过20人。 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收,客户以官网

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    b/saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    b/saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    /saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    /saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    /saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 训练中的权重转换说明

    /saved_models/pretrain_hf/ 目录下查看转换后权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf文件原始Hugging Face模型文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard模型训练

    提供容错恢复能力,保障用户训练作业长稳运行 提供训练作业断点续训增量训练能力,即使训练因某些原因中断,也可以基于checkpoint接续训练,保障需要长时间训练模型稳定性和可靠性,避免重头训练耗费时间计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载,

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 计费说明

    对业务场景为极特殊复杂场景起因或政府单位进行需求调研分析,简单场景工作量预计不超过30人天 1,200,000.00 每套 算法设计优化服务 AI算法设计优化-基础版 对人工智能场景为简单场景企业或政府单位进行算法设计,形成可帮助算法能力较弱技术人员完成后续开发技术方案报告。简单场景工作量预计不超过17人天

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 调试与训练

    调试训练 单机单卡 单机多卡 多机多卡 父主题: 专属资源池训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认递归深度,导致训练失败。 处理方法

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习方式帮助不具备算法开发能力业务开发者实现算法开发,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参数自动化选择和模型自动调优自动学习功能,让零AI基础业务开发者可快速完成模型训练和部署。 Mo

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 使用模型

    使用模型 用训练模型预测测试集中某个图片属于什么类别,先显示这个图片,命令如下。 1 2 3 # display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9]) 图1 显示用以测试图片 查看预测结果,命令如下。 1

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • BF16和FP16说明

    更好稳定性和可靠性,在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16:用于深度学习训练和推理过程,可以加速计算并减少内存占用,对模型准确性影响在大多数情况下较小。BF16相比在处理非常大或非常小数值时遇到困难,导致数值精度损失。 综上所述,BF16因其FP3

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分页查询智能任务列表

    10:图像清晰度训练数据集特征分布存在较大偏移。 11:图像目标框数量训练数据集特征分布存在较大偏移。 12:图像目标框面积标准差训练数据集特征分布存在较大偏移。 13:图像目标框高宽比训练数据集特征分布存在较大偏移。 14:图像目标框面积占比训练数据集的特征分布存在较大偏移。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 模型训练

    识列”含义为:标记哪些数据是属于同一对象,为必填参数;“时间列”含义为:同一个对象数据排序。 当前样例数据用于生成分类类型模型,请选择“classifier”。 目标列 数据标签列。必填参数。设置为“reponse”。 最大迭代次数 AutoML任务模型训练迭代次数上限。默认值为“5”。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 附录:指令微调训练常见问题

    附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 方案概述

    定制化行业模型开发:针对不同行业特定业务场景,提供专属模型设计训练服务,满足复杂场景需求,实现准确适配。 高性能计算支持:基于昇腾云强大算力,通过算子优化、内存管理梯度优化等技术,显著提升模型训练效率和推理速度。 精度调优性能优化:提供专业精度调试性能调优服务,确保模型在迁

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习ModelArts PRO区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造专业开发套

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 自动学习训练后的模型是否可以下载?

    自动学习训练模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了