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。

 
 

    文本深度学习模型 更多内容
  • 文本

    自定义属性列表 > 展示溢出文本:允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中,选择设置的文本内容,在出现的配置弹窗中,可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外,若需要在文本中设置变量,变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 数据处理简介

    、相似图片等问题;在一批输入旧模型的推理数据中,通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强: 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。

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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时,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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  • 自动学习简介

    自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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  • 富文本

    文本文本组件为升级版的文本的输入,支持填写图文并茂的内容。 在表单开发页面,从“数据组件”中,拖拽“富文本”组件至表单设计区域,如图1。 图1 富文本 显示名称:该组件在页面呈现给用户的名称,可以设置为中文,也可以设置为英文。 行数:设置富文本默认行数,支持行高随内容自动调整。

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  • 富文本

    在仪表板导航栏单击,新建富文本组件。 在数据列选择数据集。 设置字段、样式相关参数。 设置文本内容选择字段内容。 单击“更新”,系统自动更新图表。 图1 富文本 文本 设置固定文本内容: 在富文本组件内双击,输入文本内容。 设置文本的参数。 表1 固定文本 参数 说明 正文 设置固定文本的字体大小。

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  • 文本下载

    文本下载 开发过程中,您有任何问题可以在github上提交issue,或者在华为云 对象存储服务 论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载: // 引入依赖库 require 'vendor/autoload.php'; // 使用源码安装时引入SDK代码库

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  • 文本下载

    文本下载 开发过程中,您有任何问题可以在github上提交issue,或者在华为云对象存储服务论坛中发帖求助。接口参考文档详细介绍了每个接口的参数和使用方法。 以下代码展示了如何进行文本下载: // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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  • 富文本

    文本文本是一种特殊的文本格式,比普通文本更加丰富多彩。富文本可以包含各种字体、颜色、大小、图像、链接、表格和视频等元素,使文本更加生动、有趣。富文本和单行文本输入、多行文本输入、文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 在表单设计页面,从“常用控件”中,拖拽

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  • 富文本

    文本文本文本编辑器(Multi-function Text Editor,简称MTE)是一种可内嵌于浏览器,所见即所得的文本编辑器,可满足文本样式、排版、插入图片、插入表格、插入链接等多样化设置。 在表单开发页面,从“基础组件”中,拖拽“富文本”组件至表单设计区域,如图1。

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  • 套餐包简介

    ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型训练(训练作业)、部署上线(在线服务)。 父主题: 购买套餐包

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  • 训练模型

    训练模型 选择训练数据后,基于已标注的训练数据,选择预训练模型、配置参数,用于训练文本分类模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“多语种文本分类工作流”新建应用,并选择训练数据集,详情请见选择数据。 训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面,勾选模型训练所使用的“预

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  • 什么是医疗智能体

    支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询,提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome,深度融合人工智能技术,产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型,加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系,保障数据安全的同时,确保团队高效协作。

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  • 训练模型

    模型”,并配置训练参数,开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”,在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。 参数配置 在“参数配置”填写“学习率”和“训练轮次”。 “学习率”用来控制模型的学习速度,范围为(0

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  • 模型训练

    模型训练 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目

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  • GP Ant8裸金属服务器使用Megatron-Deepspeed训练GPT2并推理

    DIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 创建模型微调流水线

    创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程,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的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成,所需的微调量取决于任务的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。 前提条件

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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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