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- 怎么保存訓(xùn)練集的均值 modelarts 內(nèi)容精選 換一換
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器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。來(lái)自：專題') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來(lái)自：專題
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') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。來(lái)自：專題創(chuàng)建TensorBoard 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科
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往“我的Gallery > 我的資產(chǎn) > 數(shù)據(jù) > 我的下載”，查看下載進(jìn)度。 3、創(chuàng)建并發(fā)布數(shù)據(jù)集。 進(jìn)入ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“ 數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集（舊版）”，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，類型選擇“物體檢測(cè)”，使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”，“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。來(lái)自：專題![]()
建議您注意核對(duì)在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購(gòu)買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費(fèi)嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標(biāo)注等操作不收費(fèi)，但是由于數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在OBS中，ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù)，因此根據(jù)您使用的OBS桶進(jìn)行收費(fèi)。建來(lái)自：專題![]()
當(dāng)前僅支持Pytorch和MindSpore AI框架，如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試，則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼中涉及到的OBS路徑，實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己的實(shí)際OBS路徑。 ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整來(lái)自：專題![]()
3.創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)集C，即無(wú)任何輸出，其輸入位置選擇一個(gè)空的OBS文件夾。 4.在數(shù)據(jù)集C中，執(zhí)行導(dǎo)入數(shù)據(jù)操作，將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的Manifest文件導(dǎo)入。導(dǎo)入完成后，即將數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B的數(shù)據(jù)分別都合并至數(shù)據(jù)集C中。如需使用合并后的數(shù)據(jù)集，再針對(duì)數(shù)據(jù)集C執(zhí)行發(fā)布操作即可。來(lái)自：專題![]()
有兩種形態(tài)： 開發(fā)態(tài) 用戶在開發(fā)流水線的時(shí)候，使用SDK對(duì)節(jié)點(diǎn)以及節(jié)點(diǎn)之間串聯(lián)的關(guān)系進(jìn)行描述。對(duì)流水線的開發(fā)操作在Workflow中統(tǒng)稱為Workflow的開發(fā)態(tài)。開發(fā)者結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)的需求，通過Workflow提供的Python SDK，將ModelArts模塊的能力封裝成流水線來(lái)自：專題![]()
測(cè)道路上人和車的位置。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過實(shí)操最終得到AI成功識(shí)別人車的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建OBS桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測(cè) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來(lái)自：百科![]()
也支持開發(fā)者使用自研的算法框架，匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務(wù)開發(fā)者，不需關(guān)注模型或編碼，可使用自動(dòng)學(xué)習(xí)流程快速構(gòu)建AI應(yīng)用；面向AI初學(xué)者，不需關(guān)注模型開發(fā)，使用預(yù)來(lái)自：專題![]()
ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類型AI開發(fā)、探索、教學(xué)用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗(yàn)。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗(yàn)的歷史。在AI開來(lái)自：專題![]()
實(shí)驗(yàn)階段：調(diào)整數(shù)據(jù)集、調(diào)整超參等，通過多輪實(shí)驗(yàn)，訓(xùn)練出理想的模型，推薦在ModelArts訓(xùn)練中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。 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。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI來(lái)自：專題![]()
可將Notebook創(chuàng)建的實(shí)例保存為自定義鏡像 收起 展開 使用Notebook的預(yù)置鏡像創(chuàng)建開發(fā)環(huán)境實(shí)例，在環(huán)境中進(jìn)行依賴安裝與配置，配置完成后，可以通過開發(fā)環(huán)境提供的鏡像保存功能，將運(yùn)行實(shí)例的內(nèi)容以容器鏡像的方式保存下來(lái)，作為自定義鏡像使用。 了解更多 收起 展開 ModelArts的自定義鏡像在Notebook中使用來(lái)自：專題![]()
式創(chuàng)建AI應(yīng)用。 訓(xùn)練作業(yè) 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。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI來(lái)自：專題![]()
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算法開發(fā)、模型訓(xùn)練，最后把模型部署起來(lái)，集成到生產(chǎn)環(huán)境。一站式完成所有任務(wù)。ModelArts的功能總覽如下圖所示。 圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練來(lái)自：百科![]()
探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測(cè)，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣泛的公開數(shù)據(jù)集，大部分識(shí)別算法來(lái)自：百科![]()
模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏來(lái)自：百科![]()
云小課 AI開發(fā)平臺(tái) 對(duì)于AI開發(fā)者而言，在開始模型訓(xùn)練前，都得提前準(zhǔn)備大量的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)標(biāo)注后，才能用于AI模型構(gòu)建。 一般情況下，模型構(gòu)建對(duì)輸入的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是有要求的，比如圖像分類，一類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)至少20條，否則您訓(xùn)練所得的模型無(wú)法滿足預(yù)期。為了獲得更好的模型，標(biāo)注的數(shù)據(jù)越多，訓(xùn)練所得的模型質(zhì)量更佳。來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解MindSpore模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本方法，了解ModelArts創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的流程，實(shí)操M(fèi)indSpore模型開發(fā)，并在ModelArts平臺(tái)創(chuàng)建一個(gè)使用MindSpore作為AI引擎的訓(xùn)練作業(yè)，完成訓(xùn)練任務(wù)。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提：登錄華為云 1. 添加訪問秘鑰來(lái)自：百科
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