使用别人的深度学习模型 更多内容
  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    名称:自定义您项目名称。 描述:自定义描述您项目详情,例如垃圾分类。 数据集:下拉选择已下载数据集(步骤2中已成功导入数据集,默认为下拉数据集列表中第一个数据集)。 输出路径:选择您步骤1创建好OBS文件夹下路径,用来存储训练模型等相关文件。 训练规格:根据您实际需要选择对应的训练规格。

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  • 场景介绍

    略优化”技巧来避免过大策略更新,从而减少了训练过程中不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练方法。 它基于一个预先训练好模型,通过调整模型参数,使其能够更好地拟合特定任务数据分布。

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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 服务器 后,输出学习结果中可能存在一些特征不明显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“自动确认可

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  • 创建模型微调任务

    创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于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场景。这是通过在与任务相关微调数据集上训练模型来实现,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习中,微调用于改进预训练模型性能。

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  • 学习任务功能

    行预习任务筛选检索。 单击【预习详情】按钮,弹出预习详情页面,可以查看预习介绍和相关资料信息开展预习。 我作业操作 登录用户平台。 单击顶部菜单栏学习任务菜单。 进入学习任务页面,单击【我作业】菜单 进入我作业页面,信息流形式展示我作业信息。 图3 我作业 通过作

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  • 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务?

    自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。

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  • 套餐包

    要,自行购买适用规格套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包,根据用户选择使用资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发套餐包,面向有AI基础开发者,提供机器学习深度学习算法开发及部署全功能,

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  • 场景介绍

    略优化”技巧来避免过大策略更新,从而减少了训练过程中不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练方法。 它基于一个预先训练好模型,通过调整模型参数,使其能够更好地拟合特定任务数据分布。

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  • 职业认证考试的学习方法

    职业认证考试学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践,理论与实践结合学习模式,帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证学习: 进入华为云开发者学堂职业认证,按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程,由专业导师进行面授培训。

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  • 使用自动学习实现物体检测

    使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现声音分类

    使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    描述:自行描述项目详情,例如口罩检测。 数据集:下拉选择已下载数据集(步骤2中已成功导入数据集,默认为下拉数据集列表中第一个数据集)。 输出路径:选择步骤23中数据集输出位置。 训练规格:根据您实际需要选择对应训练规格。 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习运行总览页面。 步骤四:运行工作流

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  • 大数据分析

    运行越来越多CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本,并在预算范围内尽可能扩大集群规模,提升业务效率。客户要面对最大挑战是一定概率实例终止情况,通过保留一定量按需实例作为竞享实例BackUP

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  • 产品优势

    提供了更实时高效多样性算力,可支撑更丰富大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型百倍以上,SLA保障99.95%可用性。 图1 DLI Serverless架构 与传统自建Hadoop集群相比,Serverless架构DLI还具有以下优势:

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  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务线上门户,是AI消费者对已上架AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习深度学习模型训练框架,如Tensorflow、Spark MLlib、M

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  • 场景介绍

    学习,也可以准确判断和学习使用偏好,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方法。 它基于一个预先训练好模型,通过调整模型参数

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  • 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用

    Calling模型使用 Dify是一个能力丰富开源AI应用开发平台,为大型语言模型(LLM)应用开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps理念,提供了一套易用界面和API,加速了开发者构建可扩展生成式AI应用过程。 操作步骤

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  • 准备工作

    进入CodeArts IDE Online实例,创建并打开一个空白工作目录,命令如下。 mkdir ai-test 使用pip安装TensorFlow等依赖包,为加快安装速度此处安装是tensorflow-cpu,命令如下。 1 2 python3 -m pip install tensorflow-cpu

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  • 使用API调用NLP大模型

    Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 单击左侧“模型开发 > 模型部署”。 调用已部署模型。单击状态为“运行中”模型名称,在“详情”页签,可获取APIURL。 图2 获取已部署模型调用路径 调用预置服务。在“预置服务”页签中,选择所需调用NLP大

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  • 自动学习简介

    、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品质检。 物体检测 物体检测项目,是检测图片中物体类别与位置。需要添加图片,用合适框标注物体作为训练集,进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放无人巡检。 预测分析 预测

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