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- tensorflow預(yù)訓(xùn)練模型 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 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。來(lái)自：百科ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“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。來(lái)自：專(zhuān)題
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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(hù)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來(lái)自：專(zhuān)題使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore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)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 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)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者來(lái)自：百科![]()
練 NAIE訓(xùn)練平臺(tái)預(yù)置多種預(yù)集成通信模型服務(wù)，Zero編碼，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)須AI經(jīng)驗(yàn)也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練 向?qū)介_(kāi)發(fā)提升模型開(kāi)發(fā)效率，開(kāi)放協(xié)同支持多框架 從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，特征提取，模型訓(xùn)練，到上線(xiàn)發(fā)布，提供端到端的IDE向?qū)介_(kāi)發(fā)環(huán)境，提升模型開(kāi)發(fā)效率；支持各種主流算法來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車(chē)檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶(hù)使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車(chē)檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車(chē)的位置。來(lái)自：百科![]()
1') 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(fǎng)問(wèn)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)的大小來(lái)自：專(zhuān)題![]()
介紹三種使用訓(xùn)練作業(yè)來(lái)啟動(dòng)PyTorch DDP訓(xùn)練的方法及對(duì)應(yīng)代碼示例。 了解詳情 示例：創(chuàng)建DDP分布式訓(xùn)練（PyTorch+NPU） 介紹了使用訓(xùn)練作業(yè)的自定義鏡像+自定義啟動(dòng)命令來(lái)啟動(dòng)PyTorch DDP on Ascend加速卡訓(xùn)練。 了解詳情 訓(xùn)練作業(yè)常見(jiàn)問(wèn)題 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 一站式 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。來(lái)自：百科![]()
了解詳情 使用自定義鏡像訓(xùn)練作業(yè) 如果您已經(jīng)在本地完成模型開(kāi)發(fā)或訓(xùn)練腳本的開(kāi)發(fā)，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定義鏡像，并上傳至SWR服務(wù)。您可以在ModelArts使用此自定義鏡像創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)，使用ModelArts提供的資源訓(xùn)練模型。 了解詳情 使用自定義鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)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(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 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、來(lái)自：百科![]()
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在Mo來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，來(lái)自：百科![]()
ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括數(shù)據(jù)處理、算法開(kāi)發(fā)、模型訓(xùn)練、模型部署都可以在Mo來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開(kāi)發(fā)者的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力來(lái)自：百科![]()
入鏡像創(chuàng)建AI為應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開(kāi) 本地準(zhǔn)備模型包 收起 展開(kāi) 在本地準(zhǔn)備模型包，編寫(xiě)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。 幫助文檔 收起 展開(kāi) AI Gellary訂閱模型 收起 展開(kāi) 在AI Gall來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開(kāi)始語(yǔ)音識(shí)別操作 4.開(kāi)始語(yǔ)言模型操作 溫馨提示：來(lái)自：百科![]()
LLM和KG的融合路線(xiàn)，可分為以下類(lèi)型： 第一種融合路線(xiàn)是KG增強(qiáng)LLM，可在LLM預(yù)訓(xùn)練、推理階段引入KG。以KG增強(qiáng)LLM預(yù)訓(xùn)練為例，一個(gè)代表工作是百度的ERNIE 3.0將圖譜三元組轉(zhuǎn)換成一段token文本作為輸入，并遮蓋其實(shí)體或者關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使模型在預(yù)訓(xùn)練階段直接學(xué)習(xí)KG蘊(yùn)含的知識(shí)。 第二種融合路線(xiàn)是L來(lái)自：百科![]()
，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開(kāi)發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、調(diào)試、部署、管理一站式服務(wù)，無(wú)縫對(duì)接用戶(hù)設(shè)備。 在云側(cè)模型管理中導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練出的模型，也可導(dǎo)入用戶(hù)線(xiàn)下開(kāi)發(fā)的自定義模型。 技能開(kāi)發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場(chǎng)或直接部署到端側(cè)設(shè)備。來(lái)自：百科
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