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6 Web與模型服務(wù)對(duì)接邏輯、5.5 模型導(dǎo)出、Docker部署環(huán)境使用介紹、5.7 TF Serving 與 Web開(kāi)啟服務(wù)、TensorFlow Client對(duì)接模型服務(wù)、Web Server開(kāi)啟、項(xiàng)目總結(jié)、模型導(dǎo)出與部署、深度學(xué)習(xí)課程、1.1 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景、1
算法 模型 數(shù)據(jù) Notebook AI說(shuō) 課程 論文 實(shí)踐 行業(yè)專區(qū) ModelZoo MindSpore 幫助文檔 個(gè)人中心 個(gè)人中心 我的算法 我的模型 我的數(shù)據(jù) 我的Notebook 我的文章 我的實(shí)踐 我的資料 CauchyMind CauchyMind “CauchyMind”，助力工業(yè)智能伙伴更進(jìn)一步
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)量無(wú)法支持增量預(yù)訓(xùn)練，如何進(jìn)行模型學(xué)習(xí) 一般來(lái)說(shuō)，建議采用增量預(yù)訓(xùn)練的方式讓模型學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識(shí)，但預(yù)訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)量的要求較大，如果您的無(wú)監(jiān)督文檔量級(jí)過(guò)小，達(dá)不到預(yù)訓(xùn)練要求，您可以通過(guò)一些手段將其轉(zhuǎn)換為有監(jiān)督數(shù)據(jù)，再將轉(zhuǎn)換后的領(lǐng)域知識(shí)與目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)混合，使用微調(diào)的方式讓模型學(xué)習(xí)。 這里提供了一
斷嘗試調(diào)整超參來(lái)迭代模型；或在實(shí)驗(yàn)階段，有一個(gè)可以優(yōu)化訓(xùn)練的性能的想法，則會(huì)回到開(kāi)發(fā)階段，重新優(yōu)化代碼。 圖1 模型開(kāi)發(fā)過(guò)程 ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。 請(qǐng)參考以下指導(dǎo)在ModelArts
??????教程全知識(shí)點(diǎn)簡(jiǎn)介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項(xiàng)目演示、開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2. TensorFlow基礎(chǔ)涵蓋TF數(shù)據(jù)流圖、TensorFlow實(shí)現(xiàn)加法運(yùn)算、圖與TensorBoard（圖結(jié)構(gòu)、圖相關(guān)
詞通?？梢杂行б龑?dǎo)模型生成合理的回答。 例如，對(duì)于一些常見(jiàn)的問(wèn)答場(chǎng)景（如常見(jiàn)百科問(wèn)題），由于這些領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)廣泛存在，模型通常能夠較好地理解并生成準(zhǔn)確回答。在這種情況下，通過(guò)調(diào)整提示詞來(lái)引導(dǎo)模型的生成風(fēng)格和細(xì)節(jié)，通?？梢赃_(dá)到較好的效果。 業(yè)務(wù)邏輯的復(fù)雜性 判斷任務(wù)場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯
在ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中如何判斷文件夾是否復(fù)制完畢？ 您可以在訓(xùn)練作業(yè)啟動(dòng)文件的腳本中，通過(guò)如下方式獲取復(fù)制和被復(fù)制文件夾大小，根據(jù)結(jié)果判斷是否復(fù)制完畢： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file'
法組合的模型。這類模型極為強(qiáng)大，但直到最近幾年，人們才有能力卓有成效地利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其背后原因主要有兩點(diǎn)，一是獲取足夠數(shù)量的數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)；二是得益于通用GPU的快速發(fā)展，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有了超越其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法所必需的計(jì)算能力 [1] 。深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大之處在于當(dāng)決定如何最有效地利
數(shù)建議設(shè)置為“data_url”，表示數(shù)據(jù)輸入來(lái)源，也支持用戶根據(jù)1的算法代碼自定義代碼參數(shù)。 模型訓(xùn)練結(jié)束后，訓(xùn)練模型以及相關(guān)輸出信息需保存在OBS路徑。“輸出”數(shù)據(jù)默認(rèn)配置為模型輸出，代碼參數(shù)為“train_url”，也支持用戶根據(jù)1的算法代碼自定義輸出路徑參數(shù)。 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，填寫(xiě)輸入路徑和輸出路徑。
]]建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有三步， 一，創(chuàng)建模型結(jié)構(gòu) 二，訓(xùn)練模型 三，評(píng)估和預(yù)測(cè)模型。以下面這樣一個(gè)具有兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，我們來(lái)創(chuàng)建模型結(jié)構(gòu)。 在TensorFlow2中，使用函數(shù)tf.keras.models.Sequential可以把隱藏層、輸出層等深度學(xué)習(xí)的模型的層結(jié)
整。 學(xué)習(xí)率（learning_rate） 0~1 1e-6~5e-4 學(xué)習(xí)率是在梯度下降的過(guò)程中更新權(quán)重時(shí)的超參數(shù)，過(guò)高會(huì)導(dǎo)致模型在最優(yōu)解附近震蕩，甚至跳過(guò)最優(yōu)解，無(wú)法收斂，過(guò)低則會(huì)導(dǎo)致模型收斂速度過(guò)慢。 您可根據(jù)數(shù)據(jù)和模型的規(guī)模進(jìn)行調(diào)整。一般來(lái)說(shuō)，如果數(shù)據(jù)量級(jí)很小或模型參數(shù)規(guī)
引言 隨著深度學(xué)習(xí)模型在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，模型的安全性和防御能力變得尤為重要。攻擊者可能會(huì)利用模型的漏洞進(jìn)行對(duì)抗性攻擊，導(dǎo)致模型輸出錯(cuò)誤的結(jié)果。本文將介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的安全與防御，并提供詳細(xì)的代碼示例。 所需工具 Python 3.x TensorFlow
前言 深度學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)周期，包括訓(xùn)練階段和部署階段。訓(xùn)練階段，用戶需要收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，定義自己的模型結(jié)構(gòu)，在CPU或者GPU硬件上進(jìn)行訓(xùn)練，這個(gè)過(guò)程反復(fù)優(yōu)化，直到訓(xùn)練出滿意精度的模型。有了模型之后，我們需要將模型服務(wù)部署運(yùn)行，我們期望服務(wù)延遲越低越好，吞吐越高越好。這里會(huì)從編譯優(yōu)
我們有個(gè)算法并沒(méi)使用深度模型，而是使用opencv實(shí)現(xiàn)的算法，要移植到相機(jī)上需要怎么操作呢，其中到wk文件、rom包的轉(zhuǎn)換又該怎樣處理，有沒(méi)有相關(guān)文檔資料的介紹？
描述或時(shí)間序列數(shù)據(jù)等。通過(guò)將這兩種模型結(jié)合使用，可以實(shí)現(xiàn)高性能的目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類任務(wù)。此外，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型還經(jīng)常使用集成學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，以進(jìn)一步提高模型的性能和泛化能力。這些技術(shù)可以通過(guò)將多個(gè)基礎(chǔ)模型組合在一起，形成一個(gè)更加復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同任務(wù)和場(chǎng)景的需求。四
框架的深度優(yōu)化和并行能力都有很高的要求，是深度學(xué)習(xí)框架下將AI做到極致的集大成者。“從傳統(tǒng)方法到深度學(xué)習(xí)，這是一次大的跳躍，而在深度學(xué)習(xí)這個(gè)臺(tái)階上，大模型已經(jīng)站在了最前面，等待著下一個(gè)臺(tái)階的出現(xiàn)。” 當(dāng)前盤古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，包括NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、和科學(xué)計(jì)算大模型。 模型大意味著它吸
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還在翻日志”**的場(chǎng)景。深度學(xué)習(xí)雖然不能完全代替人，但能幫我們從海量日志里抓住那幾個(gè)異常“紅點(diǎn)”。 不過(guò)我得潑個(gè)冷水： 深度學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，垃圾日志進(jìn)，垃圾結(jié)果出； 模型訓(xùn)練需要算力，不是小作坊隨便一臺(tái)服務(wù)器就能跑； 最重要的是，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)得有人懂模型和數(shù)據(jù)，不然最后還是沒(méi)人用。
