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[快速入門]如何訓(xùn)練一個(gè)ai模型
盤古多模態(tài)大模型

廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

AI平臺(tái)ModelArts入門

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts入門 AI平臺(tái)ModelArts入門 面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級(jí) 面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級(jí) 購(gòu)買 控制臺(tái) 專家咨詢

盤古NLP大模型

718B深度思考模型 高效訓(xùn)推 覆蓋全鏈路的訓(xùn)推工具 負(fù)載均衡 多維度負(fù)載均衡策略 安全防護(hù) 支持模型加密與模型混淆保護(hù) 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說(shuō)明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開(kāi)源模型請(qǐng)登錄 ModelArts Studio控制臺(tái) 盤古NLP大模型系列 模型規(guī)格說(shuō)明 訓(xùn)練和部署盤古系列模型、三方開(kāi)源模型請(qǐng)登錄

CV大模型

什么是盤古大模型 盤古CV大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古CV大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部

盤古預(yù)測(cè)大模型

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智能問(wèn)答機(jī)器人

06:06 智能問(wèn)答機(jī)器人如何進(jìn)行知識(shí)學(xué)習(xí) 智能問(wèn)答機(jī)器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 02:56 智能問(wèn)答機(jī)器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 智能問(wèn)答機(jī)器人的線上運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 01:08 智能問(wèn)答機(jī)器人的線上運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 智能問(wèn)答機(jī)器人的購(gòu)買流程及基礎(chǔ)配置 03:12 智能問(wèn)答機(jī)器人的購(gòu)買流程及基礎(chǔ)配置

ModelArts Standard

支持訂閱AI Gallery中的算法構(gòu)建模型 訓(xùn)練管理 支持基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練;支持使用以下三種方式開(kāi)發(fā)模型:訂閱算法、自定義算法、自定義鏡像 AI應(yīng)用管理 支持將訓(xùn)練作業(yè)中得到的模型、本地開(kāi)發(fā)的模型部署為AI應(yīng)用,并進(jìn)行統(tǒng)一管理;提供模型轉(zhuǎn)換能力,方便能夠?qū)⒛P筒渴鹪诓煌脑O(shè)備上

ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)

多語(yǔ)種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練模型部署于一體的綜合平臺(tái),專為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計(jì),旨在為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、高效的大模型開(kāi)發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts Studio

華為云hilens

函數(shù)工作流FunctionGraph 輕量級(jí)邊緣AI應(yīng)用場(chǎng)景 從云上HiLens平臺(tái)在線將AI應(yīng)用部署到帶一定AI算力的邊緣設(shè)備上,比如帶AI加速卡(GPU或NPU)的邊緣智能盒子或服務(wù)器。AI應(yīng)用使用輕量級(jí)邊緣AI設(shè)備即可完成AI應(yīng)用的模型推理和邏輯計(jì)算,在云上管理控制臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)管與運(yùn)維。

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X-brain AI+自動(dòng)訓(xùn)練平臺(tái)

,只需人工提供極少量的標(biāo)注數(shù)據(jù),通過(guò)平臺(tái)的自動(dòng)標(biāo)注功能,能夠提升50%的標(biāo)注效率,節(jié)省人力及時(shí)間成本;3、解決模型訓(xùn)練門檻高問(wèn)題,可視化的模型訓(xùn)練界面,自動(dòng)推薦訓(xùn)練參數(shù),5分鐘快速上手,模型訓(xùn)練成本降低70%;4、克服算法只能解決單一業(yè)務(wù)場(chǎng)景問(wèn)題,通過(guò)拖拽的方式將多個(gè)模型串聯(lián)起來(lái)

智慧監(jiān)控AI模型

智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識(shí)別模型、安全帽識(shí)別模型、口罩佩戴識(shí)別模型、車牌識(shí)別模型、車輛占道識(shí)別模型5種AI模型。一,人臉識(shí)別服務(wù) 人臉識(shí)別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊(cè)、人臉識(shí)別、人臉刪除、特征提取六個(gè)接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識(shí)別服務(wù);

AI大模型 算法備案

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會(huì)動(dòng)員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評(píng)估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

企業(yè)級(jí)AI模型開(kāi)發(fā)

云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進(jìn)的AI云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開(kāi)發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開(kāi)發(fā)服務(wù),幫助客戶實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的

AI軍事體育訓(xùn)練考核系統(tǒng)

產(chǎn)品利用移動(dòng)5G通訊,結(jié)合AI視覺(jué)算法的先進(jìn)技術(shù),與戰(zhàn)訓(xùn)環(huán)節(jié)深度融合,實(shí)現(xiàn)比武考試、體能訓(xùn)練、日常訓(xùn)練等全場(chǎng)景應(yīng)用 實(shí)時(shí)查看訓(xùn)練考核數(shù)據(jù)

AI大模型專業(yè)服務(wù)

湘江鯤鵬目前在人工智能模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累,構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力,盤古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計(jì),到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程。基于華為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

angChain等流行的大模型開(kāi)發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺(tái),解答用戶使用過(guò)程遇到的問(wèn)題;大模型與應(yīng)用對(duì)接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模

天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案

太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案是以AI場(chǎng)景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場(chǎng)景。太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案,是一款專為滿足政府企

人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺(tái),提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計(jì)、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計(jì)、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語(yǔ)是一家圍繞大模型全棧開(kāi)展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品

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ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型

ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。

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ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理 ModelArts訓(xùn)練管理模塊用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗(yàn)算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M

ModelArts模型訓(xùn)練_超參搜索簡(jiǎn)介_(kāi)超參搜索算法

ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能,自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索,為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能,在無(wú)需算法工程師介入的情況下,即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 Mo

華為云盤古大模型_華為云AI大模型_盤古人工智能

了解詳情 盤古預(yù)測(cè)大模型 盤古預(yù)測(cè)大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù),基于10類2000個(gè)基模型空間,通過(guò)模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)AI模型。 了解詳情 盤古科學(xué)計(jì)算大模型 科學(xué)計(jì)算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海

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近年來(lái),AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源,包括高性能算力,高速存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。

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ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS,從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。

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人工智能學(xué)習(xí)入門

使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽 AI基礎(chǔ)課程--Python編程知識(shí) AI基礎(chǔ)課程--數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)

如何訓(xùn)練一個(gè)ai模型

ModelArts服務(wù)具有以下產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。

穩(wěn)定安全的算力底座,極快至簡(jiǎn)的模型訓(xùn)練

  • 支持萬(wàn)節(jié)點(diǎn)計(jì)算集群管理。
  • 大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力,加速大模型研發(fā)。
  • 提供高性價(jià)比國(guó)產(chǎn)算力。
  • 多年軟硬件經(jīng)驗(yàn)沉淀,AI場(chǎng)景極致優(yōu)化。
  • 加速套件,訓(xùn)練、推理、數(shù)據(jù)訪問(wèn)多維度加速。

一站式端到端生產(chǎn)工具鏈,一致性開(kāi)發(fā)體驗(yàn)

  • 開(kāi)“箱”即用,涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程,包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能,可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。
  • 支持本地IDE+ModelArts 插件遠(yuǎn)程開(kāi)發(fā)能力,線上線下協(xié)同開(kāi)發(fā),開(kāi)發(fā)訓(xùn)練一體化架構(gòu),支持大模型分布式部署及推理。
  • 統(tǒng)一管理AI開(kāi)發(fā)全流程,提升開(kāi)發(fā)效率,記錄模型構(gòu)建實(shí)驗(yàn)全流程。

多場(chǎng)景部署,靈活滿足業(yè)務(wù)需求

  • 支持云端/邊端部署等多種生產(chǎn)環(huán)境。
  • 支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署。

AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理

  • 支持MLOps能力,提供數(shù)據(jù)診斷、模型監(jiān)測(cè)等分析能力,訓(xùn)練智能 日志分析 與診斷。

容錯(cuò)能力強(qiáng),故障恢復(fù)快

  • 提供機(jī)柜、節(jié)點(diǎn)、加速卡、任務(wù)多場(chǎng)景故障感知和檢測(cè)。
  • 提供節(jié)點(diǎn)級(jí)、作業(yè)級(jí)、容器級(jí),多級(jí)故障恢復(fù),保障千卡作業(yè)穩(wěn)定訓(xùn)練。

多種資源形態(tài)

  • 集群模式,開(kāi)箱即提供好Kubernetes集群,直接使用,方便高效。
  • 節(jié)點(diǎn)模式,客戶可采用開(kāi)源或自研框架,自行構(gòu)建集群,更強(qiáng)的掌控力和靈活性。

零改造遷移

  • 提供業(yè)界通用的k8s接口使用資源,業(yè)務(wù)跨云遷移無(wú)壓力。
  • SSH直達(dá)節(jié)點(diǎn)和容器,一致體驗(yàn)。

如何訓(xùn)練一個(gè)ai模型常見(jiàn)問(wèn)題

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  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開(kāi)發(fā)者模型訓(xùn)練的開(kāi)發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動(dòng)超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡(jiǎn)化模型開(kāi)發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

  • 訓(xùn)練管理模塊是ModelArts不可或缺的功能模塊,用于創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、查看訓(xùn)練情況以及管理訓(xùn)練版本。模型訓(xùn)練是一個(gè)不斷迭代和優(yōu)化的過(guò)程。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗(yàn)算法、數(shù)據(jù)和超參數(shù)的各種組合,便于追蹤最佳的模型與輸入配置,您可以通過(guò)不同版本間的評(píng)估指標(biāo)比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。

  • 在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上,并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過(guò)對(duì)教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。

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