檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
當(dāng)前服務(wù)提供安全帽檢測預(yù)置模型“saved_model.pb”，請勾選預(yù)訓(xùn)練模型。 確認(rèn)信息后，單擊“開始訓(xùn)練”。 圖1 模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練一般需要運(yùn)行一段時(shí)間，等模型訓(xùn)練完成后，“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁面下方顯示訓(xùn)練詳情。 查看訓(xùn)練詳情 模型訓(xùn)練完成后，可在“應(yīng)用開發(fā)>模型訓(xùn)練”頁面查看“訓(xùn)練詳情”。
項(xiàng)目實(shí)習(xí)生 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點(diǎn)： 深圳 深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項(xiàng)目簡介 為AI類應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，NAS搜索算法，訓(xùn)練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責(zé) 負(fù)責(zé)調(diào)研深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化技術(shù)業(yè)
三、訓(xùn)練模型 數(shù)據(jù)和代碼準(zhǔn)備完成后，您可以創(chuàng)建一個(gè)訓(xùn)練作業(yè) 例如：下載mindspore源碼https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/cv/inceptionv4 填寫配置訓(xùn)練參數(shù)后，單擊“Apply
ModelArts線上訓(xùn)練得到的模型是否支持離線部署在本地？ 通過ModelArts預(yù)置算法訓(xùn)練得到的模型是保存在OBS桶里的，模型支持下載到本地。 在訓(xùn)練作業(yè)列表找到需要下載模型的訓(xùn)練作業(yè)，單擊名稱進(jìn)入詳情頁，獲取訓(xùn)練輸出路徑。
模型訓(xùn)練 模型訓(xùn)練 如果您缺少自有模型訓(xùn)練平臺(tái)，可以基于ModelArts進(jìn)行模型在線訓(xùn)練。 根據(jù)場景選擇適用的攝像機(jī)。 在首頁導(dǎo)航欄，進(jìn)入“選擇攝像機(jī)型號”頁面。
Standard模型訓(xùn)練 ModelArts Standard模型訓(xùn)練提供容器化服務(wù)和計(jì)算資源管理能力，負(fù)責(zé)建立和管理機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練工作負(fù)載所需的基礎(chǔ)設(shè)施，減輕用戶的負(fù)擔(dān)，為用戶提供靈活、穩(wěn)定、易用和極致性能的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)境。通過ModelArts Standard模型訓(xùn)練，用戶可以專注于開發(fā)、訓(xùn)練和微調(diào)模型。
開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型 創(chuàng)建和訓(xùn)練模型 使用如下命令創(chuàng)建并訓(xùn)練模型： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # create model model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28
模型訓(xùn)練必備要素包括訓(xùn)練代碼、訓(xùn)練框架、訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練代碼包含訓(xùn)練作業(yè)的啟動(dòng)文件或啟動(dòng)命令、訓(xùn)練依賴包等內(nèi)容。 當(dāng)使用預(yù)置框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，訓(xùn)練代碼的開發(fā)規(guī)范可以參考開發(fā)用于預(yù)置框架訓(xùn)練的代碼。 當(dāng)使用自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，訓(xùn)練代碼的開發(fā)規(guī)范可以參考開發(fā)用于自定義鏡像訓(xùn)練的代碼。
自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練推理 MapTRv2模型基于ModelArts Lite Server適配PyTorch NPU訓(xùn)練指導(dǎo) OpenVLA模型基于ModelArts Lite Server適配PyTorch NPU訓(xùn)練指導(dǎo) PointPillar模型基于ModelArts Lite
# cur_epoch_num = 0 # 判斷輸出obs路徑中是否有模型文件。如果無文件則默認(rèn)從頭訓(xùn)練，如果有模型文件，則加載epoch值最大的ckpt文件當(dāng)做預(yù)訓(xùn)練模型。
模型訓(xùn)練 企業(yè)A在完成特征選擇后，可以單擊右下角的“啟動(dòng)訓(xùn)練”按鈕，配置訓(xùn)練的超參數(shù)并開始訓(xùn)練。 等待訓(xùn)練完成后就可以看到訓(xùn)練出的模型指標(biāo)。 模型訓(xùn)練完成后如果指標(biāo)不理想可以重復(fù)調(diào)整7、8兩步的所選特征和超參數(shù)，直至訓(xùn)練出滿意的模型。
無監(jiān)督領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)量無法支持增量預(yù)訓(xùn)練，如何進(jìn)行模型學(xué)習(xí) 一般來說，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)練對數(shù)據(jù)量的要求較大，如果您的無監(jiān)督文檔量級過小，達(dá)不到預(yù)訓(xùn)練要求，您可以通過一些手段將其轉(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)
該解決方案基于ModelArts Standard資源模式適配PyTorch NPU推理技術(shù)，將主流的開源大模型與硬件相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高速、高效的模型推理。幫助用戶快速一鍵部署AI應(yīng)用、在線推理，主要適用于自然語言處理 LLM應(yīng)用場景，為用戶提供更加高效、便捷的服務(wù)。
的替代品。在此背景下，OpenAI的 GPT預(yù)訓(xùn)練模型被提出。GPT 模型也采用了兩階段，第一階段利用無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)，第二階段通過有監(jiān)督的微調(diào)模式解決下游任務(wù)，這是一種半監(jiān)督的方法，結(jié)合了非監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練模型和監(jiān)督的微調(diào)模型，來學(xué)習(xí)一種通用的表示法。 圖 3 GPT的模型結(jié)構(gòu)
準(zhǔn)備模型訓(xùn)練鏡像 ModelArts平臺(tái)提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度學(xué)習(xí)任務(wù)的基礎(chǔ)鏡像，鏡像里已經(jīng)安裝好運(yùn)行任務(wù)所需軟件。當(dāng)基礎(chǔ)鏡像里的軟件無法滿足您的程序運(yùn)行需求時(shí)，您還可以基于這些基礎(chǔ)鏡像制作一個(gè)新的鏡像并進(jìn)行訓(xùn)練。 訓(xùn)練作業(yè)的預(yù)置框架介紹
模型訓(xùn)練實(shí)踐 盤古NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練實(shí)踐 盤古NLP大模型微調(diào)訓(xùn)練實(shí)踐 盤古NLP模型蒸餾實(shí)踐 盤古科學(xué)計(jì)算大模型微調(diào)訓(xùn)練實(shí)踐
手把手教你煉大模型 第2講：大規(guī)模語言模型并行訓(xùn)練系統(tǒng)和算法 手把手教你煉大模型 第2講：大規(guī)模語言模型并行訓(xùn)練系統(tǒng)和算法 手把手教你煉大模型 第2講：大規(guī)模語言模型并行訓(xùn)練系統(tǒng)和算法 ChatGPT為代表的大語言模型為通用人工智能帶來了曙光，然而，近年來模型參數(shù)量的增加速度遠(yuǎn)超集群規(guī)模和
在ModelArts上訓(xùn)練模型如何配置輸入輸出數(shù)據(jù)？ ModelArts支持用戶上傳自定義算法創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。上傳自定義算法前，請完成創(chuàng)建算法并上傳至OBS桶。創(chuàng)建算法請參考開發(fā)用于預(yù)置框架訓(xùn)練的代碼。創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)指導(dǎo)。 解析輸入路徑參數(shù)、輸出路徑參數(shù) 運(yùn)行在Mo
CV大模型訓(xùn)練流程與選擇建議 CV大模型訓(xùn)練流程介紹 目前，CV大模型支持微調(diào)訓(xùn)練。 預(yù)訓(xùn)練階段：通過在大規(guī)模通用數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，使模型學(xué)習(xí)到通用視覺特征，使得模型在面對不同類型的圖像數(shù)據(jù)時(shí)，能夠快速捕捉到關(guān)鍵信息，提升了模型的訓(xùn)練效率和泛化能力。 微調(diào)階段：微調(diào)階段通過在特定領(lǐng)域
分布式訓(xùn)練功能介紹 分布式訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練是指在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如多臺(tái)服務(wù)器或GPU設(shè)備）上并行執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，以加快模型訓(xùn)練速度或處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算模型的一部分，然后通過通信機(jī)制將計(jì)算結(jié)果同步，最終完成整個(gè)模型的訓(xùn)練。這種方式可
15編寫的LeNet網(wǎng)絡(luò)的minist手寫數(shù)字識(shí)別”的程序； 2、模型遷移，將原代碼遷移成能在昇騰AI處理器上進(jìn)行訓(xùn)練的代碼； 3、將遷移后的代碼跑在ModelArts平臺(tái)上。 一、本地跑通基于LeNet網(wǎng)絡(luò)的minist手寫數(shù)字識(shí)別代碼 目前昇騰支持的遷移模型是Tensorflow1.15，所以本地需要在Tensorflow1
無法收斂到最優(yōu)解，學(xué)習(xí)率過小,可能會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練過程非常緩慢。 是否使用自定義L1預(yù)訓(xùn)練模型 是否使用自定義預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行訓(xùn)練。 自定義L1預(yù)訓(xùn)練模型目錄 自定義預(yù)訓(xùn)練模型所在的OBS路徑。 訓(xùn)練輪次 表示完成全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的次數(shù)。每個(gè)輪次都會(huì)遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集一次。 Pangu-CV-語義分割-2
口罩檢測（使用新版自動(dòng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測應(yīng)用） 該案例是使用華為云一站式AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts的新版“自動(dòng)學(xué)習(xí)”功能，基于華為云AI開發(fā)者社區(qū)AI Gallery中的數(shù)據(jù)集資產(chǎn)，讓零AI基礎(chǔ)的開發(fā)者完成“物體檢測”的AI模型的訓(xùn)練和部署。 一鍵完成商超商品識(shí)別模型部署 本教程以“商超商品識(shí)別”模型為例，完成從AI
可能是模型訓(xùn)練輪數(shù)過多，產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象，應(yīng)減少訓(xùn)練輪次。通常來說預(yù)訓(xùn)練的訓(xùn)練輪次在1-2之間即可，不需要訓(xùn)練太多輪次。 模型loss遲遲不下降，或隱約有上升的趨勢。 可能是學(xué)習(xí)率設(shè)置的過大，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練初期就已經(jīng)偏離最優(yōu)路線，難以學(xué)到最優(yōu)點(diǎn)。建議減小學(xué)習(xí)率重新訓(xùn)練。 訓(xùn)練初期loss波動(dòng)較大，grad
增大，學(xué)習(xí)率也可以適當(dāng)增加，保證模型正常收斂。 學(xué)習(xí)率衰減比率 本案例中設(shè)置為0.1。 學(xué)習(xí)率衰減后的比率，用于控制訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)率的下降幅度。經(jīng)過衰減后，學(xué)習(xí)率的最低值由初始學(xué)習(xí)率和衰減比率決定。其計(jì)算公式為：最低學(xué)習(xí)率 = 初始學(xué)習(xí)率 * 學(xué)習(xí)率衰減比率。也就是說，學(xué)習(xí)率在每
構(gòu)建增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 金融領(lǐng)域增量預(yù)訓(xùn)練所需要的數(shù)據(jù)主要包含通用預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和金融行業(yè)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。本案例推薦的開源數(shù)據(jù)集如下： 通用中文預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)（CCI 3.0-HQ）： 基于CCI 3.0語料庫，BAAI進(jìn)一步進(jìn)行加工，通過兩階段混合過濾管道開發(fā)，顯著提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量
發(fā)布訓(xùn)練后的模型產(chǎn)物 NLP大模型訓(xùn)練完成后，需要執(zhí)行發(fā)布操作，操作步驟如下： 登錄ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)，在“我的空間”模塊，單擊進(jìn)入所需空間。 圖1 我的空間 在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“模型開發(fā) > 模型訓(xùn)練”，單擊模型名稱進(jìn)入任務(wù)詳情頁。 單擊進(jìn)入“訓(xùn)練結(jié)果”頁簽，單擊“發(fā)布”。
創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計(jì)算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計(jì)算能力成為一個(gè)關(guān)鍵問題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練方法，通過
的問題。 學(xué)習(xí)率 本案例中設(shè)置為0.00002。 學(xué)習(xí)率決定了每次訓(xùn)練時(shí)模型參數(shù)更新的幅度。選擇合適的學(xué)習(xí)率非常重要：如果學(xué)習(xí)率太大，模型可能會(huì)無法收斂；如果學(xué)習(xí)率太小，模型的收斂速度會(huì)變得非常慢。 訓(xùn)練輪數(shù) 本案例中設(shè)置為3。 指完成全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的次數(shù)。 模型保存策略 本
