物理模型与深度学习 更多内容
  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 游戏/社交语音 监测游戏APP / 社交APP中的聊天内容以及语音动态,降低业务违规风险。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。

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  • 产品优势

    真云平台服务支持仿真相关资源数字化、仿真过程数字化、仿真规则数字化,帮助企业实现仿真研发流程深度融合。 智能仿真资源管理 实现本地软硬件资源统一纳管,一次部署,统一版本,智能整体协调调度算力软件。 根据仿真业务需求端云协同, 弹性调度公有云算力,无缝衔接计算作业流程,解决临时性大规模仿真探索需求。

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  • Standard模型训练

    发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型训练支持大规模训练作业,提供高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练,有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断故障恢复,包含硬件故障作业卡死故障,并支持进程级恢复、容器级恢复作业级恢复,提供

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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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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  • 创建纵向联邦学习作业

    需要至少勾选一个无标签数据集特征才能进行模型训练。如果不勾选任何特征,会提示“选择两个数据集,一个有标签,一个无标签,且至少选择一个无标签方特征,才可启动训练。” 图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数,配置执行参数可选择常规配置自定义配置。

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  • 修改物理连接

    修改物理连接 修改自建专线接入物理连接 操作场景 用户开通物理连接后,可以修改已开通的物理连接名称、带宽、机房地址和描述信息。 操作步骤 进入云专线物理连接列表页。 在页面左上角单击,选择区域和项目。 在物理连接列表中,单击物理连接“操作”列的“修改”,根据界面提示,修改对应的物理连接名称、带宽、机房地址和描述信息。

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  • 鲲鹏物理资源服务

    鲲鹏物理资源服务 服务概述 服务内容及范围 申请流程 服务周期 服务清单 责任分工 修订记录 父主题: 计算增值服务

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  • AI开发基本流程介绍

    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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  • 大模型开发基本概念

    Function)是用来度量模型的预测值f(x)真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表3 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的

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  • BF16和FP16说明

    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中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其FP32相似的数

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  • 排序策略

    batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网

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  • 模型使用指引

    集是模型微调的基础,通过在微调数据集上进行训练从而获得改进后的新模型。 创建模型微调任务 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。这是通过在任务相关的微调数据集上训练模型来实现的,所需的微调量取决于

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习ModelArts PRO的区别 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、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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  • 华为人工智能工程师培训

    0的基础高阶操作,TensorFlow2.0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

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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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  • 提交排序任务API

    知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • BF16和FP16说明

    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中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其FP32相似的数

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  • BF16和FP16说明

    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中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其FP32相似的数

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  • 学习与赋能合作伙伴发展路径

    学习赋能合作伙伴发展路径 华为云学习赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训赋能、课程开发等核心能力,并通过激励和权益来支持学习赋能伙伴的成长,帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式,赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 父主题: 合作伙伴发展路径

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