如何訓(xùn)練ai語言模型
ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI開發(fā)平臺 ,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。為機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成。
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古NLP大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 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) 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 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 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)
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 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè) 查看全部
06:06 智能問答機器人如何進行知識學(xué)習(xí) 智能問答機器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 02:56 智能問答機器人的優(yōu)化訓(xùn)練及上線流程 智能問答機器人的線上運營監(jiān)控 01:08 智能問答機器人的線上運營監(jiān)控 智能問答機器人的購買流程及基礎(chǔ)配置 03:12 智能問答機器人的購買流程及基礎(chǔ)配置
AI開發(fā)平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts入門 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,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 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,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 購買 控制臺 專家咨詢
盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 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) 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 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 基于先進的Transformer架構(gòu)對算法模型進行深度優(yōu)化,機器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫 專業(yè)譯員團隊支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語料庫
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、本地開發(fā)的模型部署為AI應(yīng)用,并進行統(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
,只需人工提供極少量的標注數(shù)據(jù),通過平臺的自動標注功能,能夠提升50%的標注效率,節(jié)省人力及時間成本;3、解決模型訓(xùn)練門檻高問題,可視化的模型訓(xùn)練界面,自動推薦訓(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)場景問題,通過拖拽的方式將多個模型串聯(lián)起來
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務(wù)。 授權(quán)認證:需先進行授權(quán)認證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);
《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動員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
產(chǎn)品利用移動5G通訊,結(jié)合AI視覺算法的先進技術(shù),與戰(zhàn)訓(xùn)環(huán)節(jié)深度融合,實現(xiàn)比武考試、體能訓(xùn)練、日常訓(xùn)練等全場景應(yīng)用 實時查看訓(xùn)練考核數(shù)據(jù)
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進的AI云計算、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)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù),幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(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
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)建了大模型三個方面的差異化競爭力,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,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運維的完整流程?;谌A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
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團隊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,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應(yīng)用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場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)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
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,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。
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,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。 M
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,自動實現(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,在無需算法工程師介入的情況下,即可自動進行超參的調(diào)優(yōu),在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 Mo
了解詳情 盤古預(yù)測大模型 盤古預(yù)測大模型是面向結(jié)構(gòu)化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、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)計算大模型 科學(xué)計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機械、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
立即購買 管理控制臺 面向AI場景使用OBS+SFS Turbo的存儲加速實踐 方案概述 應(yīng)用場景 近年來,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)用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資
應(yīng)用場景 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng)
應(yīng)用場景 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng)
.email域名注冊 什么是.email域名注冊? 域名注冊(Domain Registration)是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊服務(wù)提供域名的注冊、購買、實名認證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務(wù)與新網(wǎng)合作,因此通過華為云注冊的
ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務(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。
如何訓(xùn)練ai語言模型
模型列表分為表1 大語言模型列表和表2 多模態(tài)模型列表,詳細如下。
|
模型系列 |
訓(xùn)練模型 |
訓(xùn)練場景 |
訓(xùn)練框架 |
支持版本 |
開源權(quán)重文件獲取地址 |
|---|---|---|---|---|---|
|
DeepSeek系列 |
DeepSeek-R1-671B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|
|
DeepSeek-V3-671B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base/tree/main |
|
|
DeepSeek-V2-Lite 16B |
預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.906版本 |
||
|
Qwen2系列 |
Qwen2-0.5B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
Qwen2-1.5B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
Qwen2-7B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
Qwen2-72B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
Qwen2.5系列 |
Qwen2.5-0.5B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
||||
|
Qwen2.5-1.5B |
強化學(xué)習(xí) |
MindSpeed-RL |
>=6.5.906版本 |
||
|
Qwen2.5-7B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
||||
|
強化學(xué)習(xí) |
MindSpeed-RL |
>=6.5.906版本 |
|||
|
Qwen2.5-14B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
LlamaFactory |
>=6.5.907版本 |
|||
|
Qwen2.5-32B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
MindSpeed-RL |
>=6.5.906版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.907版本 |
|||
|
Qwen2.5-72B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
LlamaFactory |
>=6.5.907版本 |
|||
|
Qwen3系列 |
Qwen3-0.6B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
|
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-1.7B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-4B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.907版本 |
|||
|
Qwen3-8B |
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.906版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
|||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-14B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-32B |
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.906版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
|||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-30B-A3B |
預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen3-235b-A22B |
預(yù)訓(xùn)練、Full微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Llama系列 |
Llama3.1 -8B/70B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct |
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
Llama3.2 -1B/3B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
glm系列 |
glm-4-9b-chat |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|||
|
Mistral AI系列 |
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-LLM |
>=6.5.902版本 |
|
模型系列 |
模型名稱 |
訓(xùn)練場景 |
訓(xùn)練框架 |
支持版本 |
開源權(quán)重文件獲取地址? |
|---|---|---|---|---|---|
|
Qwen2 VL系列 |
Qwen2-VL-2B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
|
|
Qwen2-VL-7B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
||
|
Qwen2-VL-72B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.902版本 |
||
|
Qwen2.5 VL系列 |
Qwen2.5-VL-3B |
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.906版本 |
|
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-MM |
>=6.5.907版本 |
|||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.907版本 |
|||
|
Qwen2.5-VL-7B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
||
|
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
MindSpeed-MM |
>=6.5.907版本 |
|||
|
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.906版本 |
|||
|
Qwen2.5-VL-32B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.906版本 |
||
|
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.905版本 |
|||
|
Qwen2.5-VL-72B |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
||
|
強化學(xué)習(xí) |
VeRL |
>=6.5.906版本 |
|||
|
Gemma系列 |
Gemma3-27b |
預(yù)訓(xùn)練、微調(diào) |
LlamaFactory |
>=6.5.905版本 |
下線模型
- Llama2/3:llama2-7b/13b/70b、llama3-8b/70b
- Qwen/Qwen1.5:qwen-7b/14b/72b、qwen1.5-7b/14b/32b/72b
- Yi:yi-6b、yi-32b
- BaiChuan2:baichuan2-7b、baichuan2-13b
- mistral-7b、falcon-11B、MiniCPM-2B、MiniCPM3-4B、glm3-6b
如何訓(xùn)練ai語言模型常見問題
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ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(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,基于機器學(xué)習(xí)算法及強化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。
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在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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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)練是一個不斷迭代和優(yōu)化的過程。在訓(xùn)練模塊的統(tǒng)一管理下,方便用戶試驗算法、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,您可以通過不同版本間的評估指標比較,確定最佳訓(xùn)練作業(yè)。
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過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。
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本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用ModelArts進行模型開發(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)。
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本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。通過對教材的解讀,使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進行訓(xùn)練。
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