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    中管院的深度学习靠谱吗 更多内容
  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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  • 路网数字化服务-成长地图

    生技术核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博 智能问答机器人 ,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户聚集地。这里有来自容器服务技术牛人,为您解决技术难题。

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  • 概述

    概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 产品介绍

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  • 开发者认证课程学习的形式是什么样的?

    开发者认证课程学习形式是什么样? 开发者认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题: 开发者认证课程学习常见问题

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  • OPS01-01 建立持续学习和改进的文化

    OPS01-01 建立持续学习和改进文化 风险等级 高 关键策略 由于系统独特性和复杂性,没有放之四海皆准方案,为了达到卓越运营,需要不断改进这些最佳实践,并建立自己最佳实践。所以,在所有最佳实践第一条,就是在您团队培养持续学习和改进文化。 而持续学习和改进需要鼓励团队沟

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  • AI开发基本流程介绍

    一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效评估,最终获得一个满意模型。 部署模型 模型开发训练,是基于之前已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意模型之后,需要将其应用到正式实际数据或新产生数据,进行预测、评价、或以可视化和报表形式把数据高价值信息以精辟易懂形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确的商业策略。

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  • 基本概念

    在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-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,是界面右上角图标“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型训练生成模型进行

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  • 最新动态

    面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面清晰人脸上传至您后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超客流统计技能。本技能使用深度学习算法,实时分析视频流,自动统计固定时间间隔客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超车牌识别技能。

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  • 功能介绍

    支持多机多卡环境下模型分布式训练,大幅度提升模型训练速度,满足海量样本数据加速训练需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布前提下直接查看模型解译效果,支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括Py

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  • 天筹求解器服务简介

    天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 父主题: 服务介绍

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  • GPU加速型

    g1.xlarge.4 4 16 1 × M60-1Q 1 XEN g1.2xlarge 8 16 1 × M60-2Q 2 XEN g1.2xlarge.8 8 64 直通 8 XEN g1.4xlarge 16 32 1 × M60-4Q 4 XEN

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    恢复归档或深度归档存储对象 功能介绍 如果要获取归档存储或深度归档对象内容,需要先将对象恢复,然后再执行下载数据操作。对象恢复后,会产生一个标准存储类型对象副本,也就是说会同时存在标准存储类型对象副本和归档或深度归档存储类型对象,在恢复对象保存时间到期后标准存储类型对象副本会自动删除。

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  • 恢复归档或深度归档存储对象

    Parallel 请求-p参数。 Jobs 请求-j参数。 Threshold 请求-threshold参数。 PartSize 请求-ps参数。 Exclude 请求-exclude参数。 Include 请求-include参数。 TimeRange 请求-timeRange参数。

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  • 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架选择,如原使用Ac

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  • 横向联邦训练作业对接MA

    空间成员在数据目录完成数据发布,参考4.6.4 发布数据。 对接MA计算节点如果是使用子账号进行创建,需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳CCE集群要和TI CS CCE计算节点在同一个VPC下。

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    增加更多的特征,使输入数据具有更强表达能力。 特征挖掘十分重要,尤其是具有强表达能力特征,可以抵过大量弱表达能力特征。 特征数量并非重点,质量才是,总之强表达能力特征最重要。 能否挖掘出强表达能力特征,还在于对数据本身以及具体应用场景深刻理解,这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络:学

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  • 保存横向联邦学习作业

    通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好语言来获取不同语言返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送实体MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description

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  • 产品优势

    支持在分布式、信任边界缺失多个参与方之间建立互信空间; 实现跨组织、跨行业多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源(如 MRS DLI 、 RDS、 Oracle等)联合数据分析; 支持对接多种深度学习框架(TICS,TensorFlow)联邦计算;

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  • 什么是OptVerse

    什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台智能决策服务,以自研AI求解器为核心引擎,结合机器学习深度学习技术,为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API(Application

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    适当增加训练数据,会提升模型精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景声音保持一致并且每类音频尽量覆盖真实环境所有场景。 训练集数据质量对于模型精度有很大影响,建议训练集音频采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终模型精度有极

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  • 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。

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