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    组合模型与深度学习 更多内容
  • 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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  • 组合大屏

    分享大屏。 编辑组合大屏 登录 DLV 控制台。 进入“组合大屏”页面,找到所需要的组合大屏,将鼠标移至该大屏图标之上,大屏缩略图上将显示一排操作按钮。 图9 管理组合屏 单击编辑按钮进入组合大屏的编辑页面。 编辑组合大屏的操作和创建组合大屏基本相似,请参考创建组合大屏进行编辑。 预览组合大屏

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  • 创建组合应用

    创建组合应用 使用模板创建组合应用 组合应用模板 智能助手

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  • 创建组合任务

    创建组合任务 概述 FDI支持创建组合任务,组合任务适用于需要持续同步实时数据的场景。实现一个源端多个数据表到一个目标端多个数据表的实时同步及增量同步,提高了数据的集成同步效率。 组合任务支持数据表之间字段(列)级别的灵活映射,例如源端一个数据表中的多个字段可分别映射到目标端的不

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  • 创建组合应用

    组合应用页面单击“新建组合应用”,在弹窗中选择模板。 空模板:自定义新建组合应用。 已有模板:选择已有业务模板新建组合应用。 在新建组合应用页面,进行流任务的配置和编排。 对于使用已有业务模板创建的组合应用,组合应用中已提供了对应业务场景的流任务配置和编排,可直接使用或根据需要进行修改。

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 概要

    Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 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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  • 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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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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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  • 导入导出组合应用

    导出组合应用 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“组合应用”,在组合应用页面找到要导出的组合应用。 单击组合应用上的“”,选择“导出”,导出JSON格式组合应用文件到本地。 导入组合应用 登录新版ROMA Connect控制台。 在左侧导航栏选择“组合应用”,在组合应用页面单击“新建组合应用”。

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  • 什么是组合服务?

    订购E CS 组合服务时,组合服务下的产品必须一同下单。ECS组合服务关联的服务,如共享盘服务、EIP服务可单独或一同订购。若ECS组合服务、共享盘服务、EIP服务一同订购,生成组合交易订单,则必须一同支付,后续各服务可单独操作交易。 ② 当前只在订购时区分系统盘、数据盘、共享盘,购买交易产生的订单中均展示为“云硬盘”。

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 产品优势

    产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。

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  • StreamingML

    StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题: Flink SQL语法参考(不再演进,推荐使用Flink OpenSource SQL)

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